JavaScript 平行线 算法是一种用于处理大量数据时，提高程序运行效率的算法。该算法的基本思想是将数据分成多个部分，然后同时对多个部分进行处理，从而缩短程序处理时间。

这种算法的应用非常广泛，比如在数据处理、图像处理、音频处理以及网络编程中都会用到。下面以数据处理为例来阐述平行线算法的实现。

function parallel(array, process) {
var n = array.length,
i = -1, // 1号线程
per = Math.ceil(n / 4), // 每个线程处理的数据量
results = new Array(4), // 存储线程处理结果
running = 0; // 正在运行的线程数
function startThread() {
if (++i >= 4) return; // 所有线程都已启动
running++;
// 每个线程处理一部分数据
var start = i * per,
end = Math.min(start + per, n),
segment = array.slice(start, end);
// 异步处理数据
process(segment, function(result) {
results[i] = result;
if (--running == 0) finish(); // 所有线程都已完成任务
else startThread(); // 启动下一个线程
});
}
for (var j = 0; j< 4; j++) startThread(); // 启动4个线程
function finish() {
var finalResult = [];
// 合并所有线程处理结果
for (var k = 0; k< 4; k++) {
finalResult = finalResult.concat(results[k]);
}
// 完成所有操作
console.log(finalResult);
}
}
// 示例：计算数组中所有偶数的平均值
var numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10];
parallel(numbers, function(segment, callback) {
// 模拟异步操作
setTimeout(function() {
var sum = 0,
count = 0;
for (var i = 0, n = segment.length; i< n; i++) {
if (segment[i] % 2 == 0) {
sum += segment[i];
count++;
}
}
callback(sum / count); // 返回该线程处理结果
}, 1000);
});

上述代码中，我们首先定义了 parallel 函数，该函数接受一个数组和一个操作函数作为参数。该函数将数组分成4段，每段数据分给一个线程并异步处理，处理完毕后将结果存储在 results 数组中。当所有线程都完成任务时，将结果合并并输出。

我们给出了一个示例：计算数组中所有偶数的平均值。异步操作使用了 setTimeout 模拟，时间设为1秒。在这1秒内，四个线程将该数组分成四等份并异步处理。做完之后，所有线程的结果被存储在 results 数组中，最后将结果合并得到最终结果。

平行线算法的核心思想是将数据分成多块，让多个线程一起处理，从而提高程序效率。当然，这种算法也存在一些问题，如线程数多了之后会消耗更多的内存，因此需要权衡线程数和程序效率。此外，一些操作本身并不适合使用平行线算法处理，比如文件读写等操作。

总之，平行线算法是一个非常实用的算法，它可以极大地提高程序的运行效率，使程序可以更快速地完成操作。在实际应用中，我们应该考虑到线程数、线程之间的通信方式以及操作的特点等问题，从而更加合理地运用平行线算法，使程序性能得到最大化的提升。