Pantheonvs Olaf
Pantheon vs Olaf est un matchup a decisive dans LoL patch 26.4. Pantheon gagne avec un 66.7% de winrate (+33.3%) contre Olaf basé sur 25 parties. Pantheon holds the advantage in both the early and late game. Ci-dessous vous trouverez le meilleur build, runes, stats de lane et stratégies Pantheon pour le matchup Pantheon vs Olaf.
Pantheon Matchup Breakdown
Use the dropdown to select an opponent and see a detailed breakdown of how Pantheon performs against them. You'll get head-to-head win rates, laning stats, the best build and runes for the matchup, and early vs late game analysis — all based on real ranked data.
Olaf(66.7%)Who Wins the Pantheon vs Olaf Matchup?
Résumé de l'affrontement Pantheon vs Olaf
L'affrontement Pantheon vs Olaf est un affrontement décisif dans le jeu classé de League of Legends. Sur la base de 25 parties récentes analysées, Pantheon gagne avec un taux de victoire de 66.7% contre 33.3% pour Olaf, donnant à Pantheon un avantage de 33.3 points de pourcentage. Pantheon domine à chaque étape — du début de lane aux combats d'équipe tardifs. Cet avantage constant rend difficile pour les joueurs de Olaf de trouver des fenêtres favorables, donc les stratégies dépendantes de l'équipe et éviter les confrontations en solo sont essentielles. L'écart statistique le plus significatif est dans sustain, où Olaf mène de 625 HP/min — une différence qui influence fortement le résultat des échanges et des escarmouches. Les joueurs de Pantheon peuvent choisir avec confiance contre Olaf et jouer agressivement dès le niveau 1. Cherchez à établir la domination de lane tôt grâce à des échanges favorables et à éloigner Olaf des CS autant que possible. Comprendre ces dynamiques d'affrontement est essentiel pour les décisions de sélection de champion et la stratégie en jeu face à cet adversaire de lane.
Analyse de la phase de lane Pantheon vs Olaf
Pantheon est favorisé pendant la phase de lane contre Olaf, gagnant 3 des 5 catégories statistiques clés. Pantheon a des avantages en dégâts, revenus d'or et contrôle de foule, le rendant le meilleur laneur dans cet affrontement.
Best Pantheon Build Against Olaf
Coques en acier est le choix de bottes optimal contre Olaf, fournissant la mobilité et les statistiques dont Pantheon a le plus besoin dans cet affrontement. Les objets principaux les plus performants pour Pantheon contre Olaf sont Éclipse, Ciel éventré et Couperet noir. Cette combinaison donne à Pantheon un équilibre efficace de dégâts, survie et utilité pour l'affrontement. Cette build performe exceptionnellement bien, atteignant un taux de victoire de 100.0% sur 1 parties — bien au-dessus de la moyenne et en faisant le meilleur chemin d'objets contre Olaf. Des ajustements peuvent être nécessaires selon les compositions d'équipe et l'état de la partie, mais cette build fournit la fondation la plus solide pour l'affrontement Pantheon vs Olaf.
Early Game vs Late Game
Pantheon50.0%Olaf50.0%Pantheon83.3%Olaf16.7%Le début de partie (15 premières minutes) est un pile ou face entre Pantheon et Olaf, avec Pantheon tenant un avantage infime de 50.0% de taux de victoire (+0.0%). La compétence individuelle et la proximité du jungler compteront plus que l'avantage de champion en phase de lane précoce.
Pantheon est de loin supérieur en fin de partie (25+ minutes), affichant un taux de victoire de 83.3% — 66.7 points au-dessus de Olaf. Les parties prolongées favorisent fortement Pantheon, dont le kit et le scaling en font une force dominante dans les combats d'équipe et le contrôle des objectifs.
Pantheon tient l'avantage à chaque étape de la partie, faisant de ceci un affrontement constamment favorable de la lane aux combats d'équipe tardifs. Les joueurs de Olaf doivent chercher des outplays, des stratégies dépendantes de l'équipe et des picks plutôt que de compter sur le scaling pour gagner cet affrontement.
Best Pantheon Runes Against Olaf
Précision
Volonté
Jouer Précision principal avec Volonté secondaire permet à Pantheon de presser son avantage contre Olaf, amplifiant les forces qui rendent cet affrontement favorable.
Données de matchup de Pantheon pour le patch 26.4 de League of Legends. Le tableau ci-dessous montre le taux de victoire, la différence d\'or et les statistiques de performance de Pantheon contre chaque champion dans la méta actuelle. Cliquez sur le nom de n\'importe quel champion pour voir une analyse détaillée face à face incluant le meilleur build de Pantheon, les runes, les statistiques de lane et l\'analyse début vs fin de partie pour ce matchup spécifique.
Adversaire | Taux de victoire | Parties | CS/min | Dégâts/min | Or/partie | TV Debut | TV Fin |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 47.46% | 237 | 2.1 | 678 | 10,922 | 41.8% | 51.5% | |
| 47.55% | 207 | 1.5 | 679 | 10,661 | 43.2% | 50.9% | |
| 48.91% | 184 | 1.5 | 654 | 10,127 | 44.3% | 52.4% | |
| 54.44% | 169 | 1.7 | 705 | 10,594 | 59.7% | 51.0% | |
| 41.77% | 159 | 1.6 | 701 | 11,185 | 43.9% | 40.2% | |
| 56.29% | 151 | 5.8 | 949 | 12,360 | 63.5% | 49.4% | |
| 49.65% | 141 | 1.7 | 686 | 10,311 | 47.8% | 51.4% | |
| 52.31% | 131 | 1.6 | 712 | 11,197 | 56.8% | 50.0% | |
| 49.59% | 123 | 5.6 | 974 | 12,083 | 44.6% | 53.7% | |
| 41.53% | 119 | 2.0 | 768 | 11,484 | 46.7% | 38.4% | |
| 44.74% | 114 | 1.5 | 629 | 10,023 | 59.3% | 31.7% | |
| 49.02% | 102 | 1.5 | 704 | 10,430 | 52.1% | 46.3% | |
| 48.00% | 101 | 1.5 | 619 | 10,424 | 51.1% | 45.3% | |
| 49.49% | 100 | 1.5 | 708 | 10,562 | 53.5% | 46.4% | |
| 50.52% | 97 | 1.5 | 635 | 10,156 | 51.1% | 50.0% | |
| 56.70% | 97 | 4.9 | 913 | 12,528 | 47.5% | 63.2% | |
| 55.21% | 96 | 3.6 | 758 | 11,665 | 61.4% | 50.0% | |
| 52.08% | 96 | 6.0 | 906 | 12,465 | 54.3% | 50.8% | |
| 59.14% | 93 | 1.5 | 653 | 10,059 | 69.2% | 46.3% | |
| 47.31% | 93 | 3.0 | 865 | 10,272 | 38.1% | 54.9% | |
| 47.31% | 93 | 4.7 | 856 | 11,242 | 50.0% | 45.3% | |
| 56.18% | 89 | 1.5 | 633 | 9,906 | 60.5% | 52.2% | |
| 44.05% | 85 | 1.6 | 688 | 9,811 | 52.0% | 32.4% | |
| 39.76% | 84 | 2.1 | 763 | 10,716 | 43.2% | 37.0% | |
| 52.38% | 84 | 5.4 | 825 | 11,358 | 47.7% | 57.5% | |
| 47.62% | 84 | 1.5 | 698 | 11,001 | 50.0% | 46.3% | |
| 46.99% | 83 | 3.9 | 915 | 12,012 | 58.3% | 38.3% | |
| 55.56% | 82 | 1.0 | 765 | 13,315 | 68.8% | 46.9% | |
| 54.43% | 80 | 5.6 | 980 | 11,900 | 59.5% | 50.0% | |
| 40.51% | 79 | 4.2 | 1,076 | 11,312 | 42.9% | 38.6% | |
| 59.49% | 79 | 5.5 | 895 | 12,033 | 61.4% | 57.1% | |
| 50.65% | 77 | 5.0 | 894 | 11,797 | 42.9% | 60.0% | |
| 50.68% | 73 | 1.6 | 630 | 10,168 | 48.6% | 52.8% | |
| 50.70% | 72 | 2.5 | 850 | 12,860 | 55.6% | 45.7% | |
| 40.58% | 71 | 2.0 | 690 | 10,796 | 48.6% | 32.4% | |
| 50.72% | 71 | 1.5 | 748 | 10,620 | 45.2% | 55.3% | |
| 47.06% | 70 | 1.6 | 766 | 10,763 | 58.3% | 34.4% | |
| 49.28% | 69 | 5.1 | 952 | 11,072 | 51.4% | 46.9% | |
| 45.16% | 62 | 2.5 | 688 | 10,960 | 40.0% | 48.6% | |
| 45.16% | 62 | 5.8 | 883 | 11,603 | 56.7% | 34.4% | |
| 31.67% | 62 | 1.7 | 714 | 10,361 | 36.7% | 26.7% | |
| 52.46% | 61 | 4.2 | 829 | 11,734 | 58.6% | 46.9% | |
| 36.07% | 61 | 4.1 | 720 | 10,964 | 20.7% | 50.0% | |
| 47.54% | 61 | 4.4 | 824 | 11,822 | 33.3% | 61.3% | |
| 44.07% | 60 | 5.9 | 810 | 11,916 | 37.0% | 50.0% | |
| 50.00% | 60 | 3.4 | 747 | 10,667 | 50.0% | 50.0% | |
| 40.68% | 59 | 4.8 | 939 | 11,650 | 33.3% | 45.7% | |
| 50.00% | 58 | 5.4 | 1,082 | 11,853 | 50.0% | 50.0% | |
| 50.88% | 58 | 3.3 | 826 | 12,939 | 39.1% | 58.8% | |
| 37.93% | 58 | 4.5 | 803 | 11,602 | 37.0% | 38.7% | |
| 55.17% | 58 | 2.6 | 736 | 11,742 | 62.5% | 50.0% | |
| 49.09% | 57 | 3.1 | 760 | 11,846 | 46.7% | 52.0% | |
| 57.89% | 57 | 5.0 | 847 | 11,018 | 53.1% | 64.0% | |
| 50.00% | 57 | 5.6 | 863 | 12,115 | 62.5% | 40.6% | |
| 45.45% | 55 | 4.0 | 799 | 11,510 | 42.3% | 48.3% | |
| 45.45% | 55 | 1.4 | 700 | 10,097 | 51.6% | 37.5% | |
| 50.00% | 54 | 1.2 | 739 | 12,787 | 37.5% | 60.0% | |
| 40.38% | 53 | 2.0 | 836 | 11,895 | 50.0% | 36.1% | |
| 46.15% | 52 | 1.4 | 652 | 10,530 | 36.4% | 53.3% | |
| 39.22% | 51 | 6.0 | 892 | 10,307 | 30.4% | 46.4% | |
| 50.98% | 51 | 5.7 | 846 | 11,535 | 48.1% | 54.2% | |
| 49.02% | 51 | 1.8 | 717 | 10,872 | 52.6% | 46.9% | |
| 53.06% | 51 | 5.4 | 888 | 10,885 | 45.8% | 60.0% | |
| 46.94% | 49 | 4.9 | 952 | 11,931 | 47.6% | 46.4% | |
| 62.50% | 48 | 3.7 | 982 | 12,352 | 36.8% | 79.3% | |
| 60.42% | 48 | 5.0 | 984 | 13,020 | 46.7% | 66.7% | |
| 52.08% | 48 | 5.6 | 886 | 11,976 | 36.8% | 62.1% | |
| 40.43% | 47 | 5.5 | 779 | 10,933 | 47.1% | 36.7% | |
| 39.13% | 46 | 5.0 | 836 | 12,264 | 40.0% | 38.5% | |
| 44.44% | 45 | 1.4 | 564 | 8,865 | 43.3% | 46.7% | |
| 39.53% | 43 | 1.2 | 688 | 12,054 | 25.0% | 45.2% | |
| 64.29% | 43 | 3.1 | 776 | 11,919 | 69.6% | 57.9% | |
| 52.38% | 42 | 5.9 | 960 | 11,669 | 42.1% | 60.9% | |
| 30.95% | 42 | 5.3 | 854 | 11,131 | 40.0% | 22.7% | |
| 57.14% | 42 | 1.3 | 711 | 12,003 | 40.0% | 66.7% | |
| 48.78% | 41 | 5.1 | 840 | 11,823 | 27.8% | 65.2% | |
| 52.50% | 40 | 1.3 | 739 | 13,780 | 58.3% | 50.0% | |
| 47.50% | 40 | 6.0 | 1,047 | 12,083 | 45.5% | 50.0% | |
| 48.72% | 39 | 1.6 | 685 | 10,022 | 45.0% | 52.6% | |
| 43.59% | 39 | 6.3 | 882 | 11,868 | 45.5% | 41.2% | |
| 44.74% | 38 | 1.6 | 806 | 12,144 | 50.0% | 38.9% | |
| 39.47% | 38 | 5.4 | 893 | 12,262 | 56.3% | 27.3% | |
| 47.22% | 36 | 2.0 | 762 | 10,901 | 46.7% | 47.6% | |
| 55.56% | 36 | 4.3 | 811 | 10,831 | 61.9% | 46.7% | |
| 42.86% | 36 | 1.1 | 768 | 12,147 | 52.6% | 31.3% | |
| 36.11% | 36 | 0.8 | 644 | 12,883 | 53.3% | 23.8% | |
| 52.94% | 35 | 3.4 | 854 | 12,606 | 35.7% | 65.0% | |
| 42.86% | 35 | 1.6 | 633 | 10,447 | 35.3% | 50.0% | |
| 52.94% | 35 | 2.8 | 796 | 12,413 | 56.3% | 50.0% | |
| 40.00% | 35 | 1.2 | 698 | 13,120 | 50.0% | 34.8% | |
| 70.97% | 31 | 1.5 | 873 | 13,865 | 91.7% | 57.9% | |
| 43.33% | 30 | 1.1 | 739 | 12,585 | 41.7% | 44.4% | |
| 50.00% | 30 | 3.8 | 836 | 10,459 | 43.8% | 57.1% | |
| 48.28% | 29 | 5.2 | 801 | 12,066 | 27.3% | 61.1% | |
| 58.62% | 29 | 5.4 | 689 | 9,868 | 65.0% | 44.4% | |
| 35.71% | 29 | 6.0 | 929 | 11,718 | 60.0% | 22.2% | |
| 39.29% | 28 | 5.3 | 736 | 12,476 | 22.2% | 47.4% | |
| 67.86% | 28 | 1.4 | 818 | 13,439 | 66.7% | 68.4% | |
| 51.85% | 27 | 4.6 | 826 | 11,525 | 52.9% | 50.0% | |
| 37.04% | 27 | 5.8 | 841 | 10,809 | 30.8% | 42.9% | |
| 50.00% | 27 | 3.2 | 728 | 11,139 | 50.0% | 50.0% | |
| 59.26% | 27 | 5.0 | 797 | 11,746 | 57.1% | 61.5% | |
| 50.00% | 26 | 5.8 | 955 | 10,630 | 66.7% | 35.7% | |
| 53.85% | 26 | 4.2 | 840 | 12,273 | 30.0% | 68.8% | |
| 38.46% | 26 | 2.1 | 741 | 11,488 | 25.0% | 50.0% | |
| 46.15% | 26 | 5.5 | 907 | 12,593 | 85.7% | 31.6% | |
| 57.69% | 26 | 5.1 | 1,010 | 12,681 | 44.4% | 64.7% | |
| 66.67% | 25 | 6.1 | 867 | 11,714 | 50.0% | 83.3% | |
| 50.00% | 24 | 1.5 | 726 | 9,839 | 66.7% | 33.3% | |
| 58.33% | 24 | 0.9 | 777 | 11,968 | 72.7% | 46.1% | |
| 52.17% | 23 | 1.4 | 683 | 9,975 | 66.7% | 42.9% | |
| 52.17% | 23 | 1.1 | 837 | 12,811 | 37.5% | 60.0% | |
| 43.48% | 23 | 4.9 | 901 | 11,003 | 36.4% | 50.0% | |
| 56.52% | 23 | 2.0 | 676 | 12,931 | 33.3% | 64.7% | |
| 54.55% | 22 | 3.6 | 904 | 12,119 | 50.0% | 58.3% | |
| 68.18% | 22 | 4.1 | 720 | 11,486 | 62.5% | 71.4% | |
| 63.64% | 22 | 1.4 | 686 | 11,692 | 53.9% | 77.8% | |
| 61.90% | 21 | 1.6 | 734 | 10,878 | 70.0% | 54.5% | |
| 47.62% | 21 | 1.5 | 803 | 13,503 | 37.5% | 53.9% | |
| 42.86% | 21 | 5.4 | 774 | 10,926 | 40.0% | 45.5% | |
| 50.00% | 20 | 5.8 | 886 | 12,224 | 44.4% | 54.5% | |
| 50.00% | 20 | 0.8 | 681 | 12,600 | 30.0% | 70.0% | |
| 45.00% | 20 | 5.5 | 1,089 | 12,540 | 42.9% | 46.1% | |
| 57.89% | 19 | 5.2 | 925 | 13,192 | 42.9% | 66.7% | |
| 57.89% | 19 | 5.4 | 850 | 11,719 | 44.4% | 70.0% | |
| 47.37% | 19 | 4.5 | 857 | 12,205 | 25.0% | 53.3% | |
| 47.37% | 19 | 3.5 | 801 | 11,970 | 37.5% | 54.5% | |
| 63.16% | 19 | 5.1 | 896 | 11,974 | 66.7% | 60.0% | |
| 66.67% | 18 | 1.8 | 836 | 11,536 | 66.7% | 66.7% | |
| 58.82% | 17 | 3.6 | 858 | 12,734 | 62.5% | 55.6% | |
| 52.94% | 17 | 1.2 | 720 | 12,966 | 75.0% | 46.1% | |
| 35.29% | 17 | 4.1 | 837 | 11,570 | 28.6% | 40.0% | |
| 52.94% | 17 | 5.4 | 945 | 10,961 | 40.0% | 71.4% | |
| 62.50% | 16 | 4.3 | 668 | 10,717 | 75.0% | 58.3% | |
| 43.75% | 16 | 4.9 | 922 | 11,712 | 16.7% | 60.0% | |
| 60.00% | 15 | 5.6 | 974 | 12,200 | 57.1% | 62.5% | |
| 33.33% | 15 | 4.8 | 709 | 10,656 | 37.5% | 28.6% | |
| 40.00% | 15 | 4.2 | 828 | 12,089 | 50.0% | 33.3% | |
| 42.86% | 15 | 0.8 | 688 | 12,198 | 28.6% | 57.1% | |
| 53.85% | 14 | 3.7 | 653 | 12,357 | 25.0% | 66.7% | |
| 42.86% | 14 | 1.4 | 646 | 11,313 | 0.0% | 54.5% | |
| 41.67% | 13 | 1.3 | 604 | 11,563 | 33.3% | 50.0% | |
| 72.73% | 11 | 5.6 | 861 | 12,756 | 60.0% | 83.3% | |
| 63.64% | 11 | 4.8 | 788 | 12,564 | 75.0% | 57.1% | |
| 60.00% | 10 | 1.4 | 694 | 12,157 | 50.0% | 66.7% | |
| 60.00% | 10 | 0.6 | 867 | 13,541 | 50.0% | 66.7% | |
| 10.00% | 10 | 3.3 | 758 | 10,367 | 0.0% | 16.7% | |
| 66.67% | 9 | 2.6 | 819 | 10,679 | 50.0% | 100.0% | |
| 75.00% | 8 | 5.1 | 913 | 13,937 | 100.0% | 66.7% | |
| 42.86% | 7 | 2.0 | 848 | 14,412 | 0.0% | 60.0% | |
| 71.43% | 7 | 4.7 | 783 | 11,782 | 75.0% | 66.7% | |
| 42.86% | 7 | 5.1 | 883 | 13,009 | 33.3% | 50.0% | |
| 66.67% | 6 | 4.0 | 832 | 12,055 | 66.7% | 66.7% | |
| 50.00% | 6 | 0.8 | 923 | 12,363 | 100.0% | 0.0% | |
| 33.33% | 6 | 2.3 | 679 | 10,133 | 33.3% | 33.3% | |
| 33.33% | 6 | 4.3 | 662 | 10,608 | 33.3% | 33.3% | |
| 33.33% | 6 | 0.9 | 932 | 12,884 | 33.3% | 33.3% | |
| 80.00% | 5 | 5.6 | 984 | 11,167 | 100.0% | 50.0% | |
| 60.00% | 5 | 3.4 | 854 | 12,460 | 100.0% | 50.0% | |
| 40.00% | 5 | 5.2 | 850 | 13,562 | 50.0% | 33.3% | |
Aidez-nous à maintenir la précision ! Si vous remarquez des statistiques incorrectes, des données manquantes ou d'autres problèmes, vos retours nous aident à améliorer la qualité de nos données pour toute la communauté.
Pantheon vs Olaf - Questions Fréquentes
Comment Pantheon se comporte contre Olaf dans League of Legends ?
Pantheon remporte le matchup Pantheon vs Olaf avec un taux de victoire de 66.7% contre 33.3% pour Olaf, soit une difference de 33.3 points de pourcentage. Ces donnees sont basees sur 25 parties classees recentes dans le patch 26.4.
Comment Pantheon se comporte contre Olaf en debut de partie ?
En début de partie, Pantheon a l\'avantage sur Olaf avec un taux de victoire de 50.0% contre 50.0%. Les joueurs de Pantheon devraient chercher à exploiter leur avantage en lane par des échanges agressifs et le contrôle de vague pendant les 15 premières minutes.
Comment Pantheon se comporte contre Olaf en fin de partie ?
En fin de partie, Pantheon prend le dessus dans le matchup Pantheon vs Olaf avec un taux de victoire de 83.3% contre 16.7%. Pantheon scale mieux dans les combats d\'équipe et les contestations d\'objectifs après 25 minutes.
Qui gagne le matchup Pantheon vs Olaf ?
Pantheon remporte le matchup contre Olaf avec un taux de victoire de 66.7% dans le patch 26.4 de League of Legends. L\'avantage de 33.3 points de pourcentage signifie que Pantheon est significantly favorisé dans ce matchup de lane basé sur 25 parties analysées.
Quel est le meilleur build de Pantheon contre Olaf ?
Le meilleur build de Pantheon contre Olaf comprend Éclipse, Ciel éventré, Couperet noir with Coques en acier. This build achieves a 100.0% win rate in the matchup. Consultez l\'analyse du matchup ci-dessus pour le chemin d\'objets complet et l\'ordre de build.
Quelles sont les meilleures runes de Pantheon contre Olaf ?
Les meilleures runes de Pantheon contre Olaf utilisent l\'arbre principal Précision avec Volonté en secondaire. This rune setup achieves a 100.0% win rate in the Pantheon vs Olaf matchup. Consultez l\'analyse complète des runes dans la comparaison de matchup ci-dessus.
Est-ce que Pantheon contre Olaf ?
Oui, Pantheon a un matchup favorable contre Olaf avec un taux de victoire de 66.7%. Pantheon strongly counters Olaf en lane selon les donnees actuelles du patch 26.4.
Comment jouer Pantheon contre Olaf ?
Lorsque vous jouez Pantheon contre Olaf, exploitez vos avantages statistiques en echangeant agressivement pendant les fenetres favorables. You have early game priority — look for kills and zone control before first recall. Construisez les objets et runes recommandes pour ce matchup specifique pour les meilleurs resultats.