使用zstd，哪种类型的转换可以使3D数组的大量数据更具可压缩性？

使用zstd，可以通过将3D数组的大量数据转换为连续的一维数组来提高可压缩性。将3D数组展开为一维数组可以消除数据之间的空间间隔，使得数据更加紧密，从而提高压缩效果。

在使用zstd进行压缩时，可以使用以下步骤进行转换：

1. 将3D数组展开为一维数组：将3D数组中的元素按照一定的顺序展开为一维数组。可以按照行优先（row-major）或列优先（column-major）的方式进行展开。
2. 对展开后的一维数组进行压缩：使用zstd压缩算法对展开后的一维数组进行压缩。zstd是一种高效的压缩算法，具有较高的压缩比和快速的压缩速度。

通过将3D数组转换为一维数组，可以提高数据的连续性，减少数据之间的间隔，从而使得zstd等压缩算法能够更好地利用数据的重复性和局部性进行压缩，进而提高可压缩性。

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