在分析算法的时间复杂度时，通常使用大O符号表示。对于包含并行性的算法，我们可以使用大O符号表示的方式稍有不同。

一种常见的方法是使用"~"来表示并行算法的时间复杂度，并在大O符号后面附加一个上标，表示并行度。例如，如果一个算法的时间复杂度是O(n)，并且可以以并行度p运行，那么可以表示为O(n)~p。

以下是一个简单的示例，演示如何计算包含并行性的算法的时间复杂度：

import multiprocessing

def sum_parallel(arr):
    num_cores = multiprocessing.cpu_count()
    chunk_size = len(arr) // num_cores
    
    pool = multiprocessing.Pool(processes=num_cores)
    result = pool.map(sum, [arr[i:i+chunk_size] for i in range(0, len(arr), chunk_size)])
    total_sum = sum(result)
    
    return total_sum

arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 计算时间复杂度
# 并行度为p，每个子任务的时间复杂度为O(n/p)
# 所以总的时间复杂度为O(n/p * p) = O(n)
time_complexity = "O(n)~p"

# 执行并行求和
result = sum_parallel(arr)
print(result)  # 输出55

在上面的示例中，我们使用multiprocessing模块来实现并行求和。根据算法的设计，我们可以推断出并行度为p（即CPU的核心数），每个子任务的时间复杂度为O(n/p)。因此，总的时间复杂度为O(n)~p。

请注意，实际的并行算法可能会更加复杂，具体的时间复杂度分析可能需要根据并行任务的特性进行调整。上面的示例仅提供了一个基本的概念和计算方法。