
Wukongvs Olaf
Wukong vs Olaf to a decisive matchup w LoL patch 26.11. Olaf wygrywa z 58.3% win rate (+16.7%) przeciwko Wukong na podstawie 24 gier. Wukong wins the early laning phase while Olaf scales better into the late game. Poniżej znajdziesz najlepszy build Wukong, runy, statystyki linii i strategie dla matchupu Wukong vs Olaf.
Analiza matchupu Wukong
Użyj menu rozwijanego, aby wybrać przeciwnika i zobaczyć szczegółową analizę, jak Wukong radzi sobie przeciwko niemu. Otrzymasz wskaźniki wygranych bezpośrednich, statystyki linii, najlepszy build i runy do matchupu oraz analizę wczesnej vs późnej gry — wszystko oparte na prawdziwych danych z rankingu.
Kto wygrywa matchup Wukong vs Olaf?

Podsumowanie starcia Wukong vs Olaf
Starcie Wukong vs Olaf to decydujące starcie w rankingowej grze League of Legends. Na podstawie analizy 24 ostatnich meczów, Olaf wygrywa ze współczynnikiem wygranych 58.3% w porównaniu do 41.7% Wukong, dając Olaf przewagę 16.7 punktów procentowych. Dynamika faz gry odgrywa tu kluczową rolę: Wukong kontroluje wczesną fazę liniowania, ale Olaf skaluje się lepiej w miarę przedłużania się gry. Starcie zmienia się dramatycznie w zależności od długości gry — Wukong musi wykorzystać przewagi zanim Olaf osiągnie swoje szczyty mocy, podczas gdy Olaf powinien skupić się na bezpiecznym farmieniu i osiągnięciu kluczowych punktów przedmiotów. Najbardziej znacząca statystyczna różnica dotyczy sustain, gdzie Olaf prowadzi o 650 HP/min — różnica, która mocno wpływa na wynik wymian i potyczek. Olaf ma silną przewagę w tym starciu. Gracze Wukong powinni grać defensywnie, priorytetyzować bezpieczne farmienie pod wieżą i szukać okazji stworzonych przez presję dżungli lub gdy Olaf się rozciąga. Unikaj przedłużonych wymian i czekaj na walki zespołowe gdzie pozycjonowanie i koordynacja mają większe znaczenie. Zrozumienie tych dynamik starcia jest niezbędne dla decyzji w wyborze bohatera i strategii w grze podczas konfrontacji z tym przeciwnikiem na linii.
Analiza fazy liniowania Wukong vs Olaf
Olaf jest faworyzowany podczas fazy liniowania przeciwko Wukong, wygrywając 4 z 5 kluczowych kategorii statystycznych. Olaf ma przewagi w farmienie, obrażenia, dochód złota i sustain, czyniąc go silniejszym lanerem w tym starciu.
Best Wukong Build Against Olaf
Pancerniaki to optymalny wybór butów przeciwko Olaf, zapewniający mobilność i statystyki, których Wukong najbardziej potrzebuje w tym starciu. Najlepiej działające główne przedmioty dla Wukong przeciwko Olaf to Taniec Śmierci, Moc Trójcy i Czarny Tasak. Ta kombinacja daje Wukong efektywną równowagę obrażeń, przetrwania i użyteczności dla tego starcia. Ten build działa wyjątkowo dobrze, osiągając współczynnik wygranych 100.0% w 3 grach — znacznie powyżej średniej i czyniąc go najlepszą ścieżką przedmiotów przeciwko Olaf. Dostosowania mogą być potrzebne w zależności od składów drużyn i stanu gry, ale ten build zapewnia najsilniejszy fundament dla starcia Wukong vs Olaf.
Early Game vs Late Game
Wczesna gra (pierwsze 15 minut) to rzut monetą między Wukong a Olaf, z Wukong trzymającym minimalną przewagę współczynnika wygranych 50.0% (+0.0%). Indywidualne umiejętności i bliskość dżungli będą ważniejsze niż przewaga bohatera we wczesnej fazie liniowania.
Olaf jest znacznie lepszy w późnej grze (25+ minut), chwaląc się współczynnikiem wygranych 64.3% — 28.6 punktów powyżej Wukong. Przedłużone gry mocno faworyzują Olaf, którego zestaw i skalowanie czynią go dominującą siłą w walkach zespołowych i kontroli celów.
Dynamika mocy zmienia się w miarę postępu gry — Wukong ma przewagę wcześnie, ale Olaf stopniowo przejmuje kontrolę. Jednak marginesy są wystarczająco wąskie, że każdy bohater może wygrać na każdym etapie przy odpowiednich zagraniach. Skup się na braniu przewag gdy je masz zamiast czekać na konkretną fazę gry.
Best Wukong Runes Against Olaf
Konfiguracja run Precyzja i Determinacja daje Wukong najlepsze narzędzia do rywalizacji z Olaf w tym trudnym starciu, kompensując statystyczne wady optymalnymi synergiami run.
Dane matchupow Wukong dla patcha 26.11 League of Legends. Ponizszatabela pokazuje wskaznik wygranych Wukong, roznice w zlocie i statystyki wydajnosci przeciwko kazdemu czempionowi w aktualnej mecie. Kliknij nazwe czempiona, aby zobaczyc szczegolowy rozklad, w tym najlepszy build Wukong, runy, statystyki liniowe i analize wczesnej vs poznej gry dla tego konkretnego matchupu.
Przeciwnik | Winrate | Mecze | CS/min | OBR/min | Zloto/mecz | Wczesne WR | Pozne WR |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 55.77% | 208 | 1.1 | 615 | 12,548 | 55.8% | 55.8% | |
| 54.40% | 182 | 1.2 | 663 | 11,963 | 49.4% | 58.8% | |
| 53.46% | 159 | 1.0 | 713 | 12,798 | 52.3% | 54.3% | |
| 52.03% | 148 | 1.0 | 610 | 12,106 | 50.0% | 53.8% | |
| 58.09% | 136 | 1.2 | 679 | 12,025 | 61.0% | 55.8% | |
| 55.38% | 130 | 1.0 | 618 | 12,640 | 57.6% | 53.5% | |
| 54.84% | 124 | 1.3 | 671 | 13,021 | 57.1% | 53.3% | |
| 52.94% | 119 | 1.2 | 656 | 12,345 | 59.6% | 47.8% | |
| 56.48% | 108 | 1.1 | 649 | 12,209 | 62.0% | 51.7% | |
| 49.04% | 104 | 1.2 | 651 | 12,278 | 48.9% | 49.1% | |
| 37.21% | 86 | 1.1 | 680 | 12,495 | 32.4% | 40.8% | |
| 48.19% | 83 | 1.2 | 705 | 13,056 | 50.0% | 47.2% | |
| 48.61% | 72 | 1.3 | 687 | 13,028 | 57.7% | 43.5% | |
| 41.79% | 67 | 1.2 | 610 | 13,471 | 52.4% | 37.0% | |
| 53.03% | 66 | 1.3 | 671 | 12,580 | 62.5% | 44.1% | |
| 50.00% | 62 | 1.0 | 599 | 12,419 | 50.0% | 50.0% | |
| 53.33% | 60 | 1.1 | 649 | 12,586 | 55.2% | 51.6% | |
| 56.67% | 60 | 1.1 | 696 | 12,778 | 52.0% | 60.0% | |
| 50.94% | 53 | 1.3 | 654 | 12,193 | 52.2% | 50.0% | |
| 54.72% | 53 | 1.3 | 656 | 12,483 | 62.5% | 48.3% | |
| 58.49% | 53 | 5.4 | 762 | 11,790 | 42.9% | 76.0% | |
| 50.00% | 52 | 2.3 | 700 | 12,494 | 60.9% | 41.4% | |
| 50.98% | 51 | 1.3 | 696 | 12,741 | 41.2% | 55.9% | |
| 56.00% | 50 | 1.3 | 748 | 13,565 | 50.0% | 58.8% | |
| 46.81% | 47 | 0.9 | 622 | 10,803 | 50.0% | 43.5% | |
| 44.44% | 45 | 1.8 | 622 | 10,926 | 28.6% | 58.3% | |
| 47.73% | 44 | 1.1 | 669 | 12,249 | 72.2% | 30.8% | |
| 40.48% | 42 | 3.7 | 706 | 12,427 | 40.0% | 40.7% | |
| 53.66% | 41 | 4.6 | 642 | 11,323 | 50.0% | 56.5% | |
| 53.85% | 39 | 1.0 | 573 | 11,411 | 52.6% | 55.0% | |
| 42.11% | 38 | 0.9 | 629 | 11,875 | 37.5% | 45.5% | |
| 44.74% | 38 | 1.4 | 627 | 12,653 | 56.3% | 36.4% | |
| 54.05% | 37 | 0.9 | 707 | 12,062 | 68.8% | 42.9% | |
| 47.22% | 36 | 6.1 | 780 | 12,620 | 21.4% | 63.6% | |
| 48.57% | 35 | 4.1 | 693 | 11,464 | 46.7% | 50.0% | |
| 55.88% | 34 | 1.2 | 670 | 12,554 | 61.5% | 52.4% | |
| 50.00% | 34 | 3.1 | 797 | 11,775 | 53.3% | 47.4% | |
| 41.18% | 34 | 0.9 | 580 | 11,542 | 40.0% | 42.9% | |
| 42.42% | 33 | 1.3 | 669 | 12,270 | 40.0% | 44.4% | |
| 51.52% | 33 | 3.0 | 646 | 11,777 | 44.4% | 60.0% | |
| 57.58% | 33 | 5.1 | 951 | 13,051 | 50.0% | 66.7% | |
| 57.58% | 33 | 1.2 | 598 | 11,615 | 47.4% | 71.4% | |
| 54.84% | 31 | 1.8 | 653 | 12,832 | 72.7% | 45.0% | |
| 58.62% | 29 | 3.1 | 792 | 13,695 | 83.3% | 41.2% | |
| 48.28% | 29 | 2.4 | 582 | 11,686 | 47.4% | 50.0% | |
| 64.29% | 28 | 5.8 | 792 | 11,862 | 57.1% | 71.4% | |
| 53.57% | 28 | 0.8 | 707 | 12,186 | 46.1% | 60.0% | |
| 53.57% | 28 | 0.9 | 601 | 11,648 | 46.7% | 61.5% | |
| 55.56% | 27 | 3.6 | 722 | 11,527 | 76.9% | 35.7% | |
| 55.56% | 27 | 3.8 | 763 | 11,894 | 54.5% | 56.3% | |
| 52.00% | 25 | 6.3 | 866 | 12,992 | 50.0% | 53.3% | |
| 64.00% | 25 | 5.7 | 769 | 11,576 | 56.3% | 77.8% | |
| 41.67% | 24 | 4.3 | 797 | 13,406 | 50.0% | 35.7% | |
| 65.22% | 23 | 6.5 | 869 | 12,944 | 63.6% | 66.7% | |
| 47.83% | 23 | 0.8 | 684 | 11,466 | 42.9% | 55.6% | |
| 52.17% | 23 | 5.3 | 683 | 11,143 | 53.3% | 50.0% | |
| 45.45% | 22 | 4.4 | 710 | 12,353 | 55.6% | 38.5% | |
| 40.91% | 22 | 3.3 | 755 | 12,359 | 75.0% | 21.4% | |
| 86.36% | 22 | 4.0 | 847 | 14,005 | 90.0% | 83.3% | |
| 61.90% | 21 | 3.9 | 686 | 10,345 | 54.5% | 70.0% | |
| 47.62% | 21 | 2.5 | 606 | 11,908 | 44.4% | 50.0% | |
| 60.00% | 20 | 6.1 | 805 | 11,590 | 40.0% | 80.0% | |
| 55.00% | 20 | 1.1 | 576 | 12,602 | 60.0% | 50.0% | |
| 85.00% | 20 | 3.0 | 670 | 13,136 | 71.4% | 92.3% | |
| 52.63% | 19 | 2.3 | 683 | 13,242 | 40.0% | 57.1% | |
| 50.00% | 18 | 6.1 | 900 | 13,344 | 42.9% | 54.5% | |
| 41.18% | 17 | 0.8 | 697 | 11,730 | 22.2% | 62.5% | |
| 47.06% | 17 | 3.3 | 713 | 13,037 | 50.0% | 45.5% | |
| 40.00% | 15 | 1.7 | 672 | 12,507 | 44.4% | 33.3% | |
| 33.33% | 15 | 5.5 | 745 | 12,680 | 66.7% | 25.0% | |
| 71.43% | 14 | 6.1 | 880 | 12,071 | 80.0% | 66.7% | |
| 30.77% | 13 | 6.4 | 851 | 11,437 | 28.6% | 33.3% | |
| 53.85% | 13 | 2.2 | 762 | 14,671 | 50.0% | 54.5% | |
| 76.92% | 13 | 1.1 | 632 | 12,159 | 57.1% | 100.0% | |
| 69.23% | 13 | 5.6 | 824 | 13,349 | 66.7% | 70.0% | |
| 61.54% | 13 | 4.5 | 838 | 13,308 | 80.0% | 50.0% | |
| 41.67% | 12 | 5.6 | 784 | 11,438 | 25.0% | 75.0% | |
| 50.00% | 12 | 5.7 | 702 | 13,289 | 0.0% | 60.0% | |
| 66.67% | 12 | 6.4 | 724 | 13,202 | 75.0% | 62.5% | |
| 90.91% | 11 | 5.9 | 682 | 10,674 | 100.0% | 80.0% | |
| 40.00% | 10 | 4.9 | 703 | 12,104 | 40.0% | 40.0% | |
| 44.44% | 9 | 5.3 | 561 | 8,768 | 40.0% | 50.0% | |
| 55.56% | 9 | 1.4 | 771 | 13,762 | 100.0% | 33.3% | |
| 55.56% | 9 | 3.6 | 713 | 15,104 | 0.0% | 62.5% | |
| 55.56% | 9 | 2.1 | 686 | 11,998 | 100.0% | 50.0% | |
| 22.22% | 9 | 1.9 | 590 | 13,079 | 50.0% | 14.3% | |
| 25.00% | 8 | 4.6 | 588 | 5,742 | 28.6% | 0.0% | |
| 62.50% | 8 | 6.0 | 1,088 | 14,304 | 66.7% | 60.0% | |
| 28.57% | 7 | 1.7 | 680 | 13,571 | 50.0% | 20.0% | |
| 71.43% | 7 | 5.9 | 938 | 10,537 | 80.0% | 50.0% | |
| 57.14% | 7 | 4.3 | 713 | 12,572 | 66.7% | 50.0% | |
| 33.33% | 6 | 7.2 | 722 | 9,262 | 25.0% | 50.0% | |
| 83.33% | 6 | 2.3 | 683 | 12,628 | 66.7% | 100.0% | |
| 66.67% | 6 | 5.4 | 707 | 13,102 | 0.0% | 80.0% | |
| 33.33% | 6 | 5.0 | 781 | 10,354 | 66.7% | 0.0% | |
| 66.67% | 6 | 5.6 | 1,150 | 13,232 | 0.0% | 80.0% | |
| 20.00% | 5 | 5.3 | 978 | 14,039 | 0.0% | 33.3% | |
| 60.00% | 5 | 1.1 | 657 | 13,332 | 33.3% | 100.0% | |
| 60.00% | 5 | 5.8 | 1,006 | 12,752 | 50.0% | 66.7% | |
| 40.00% | 5 | 6.3 | 592 | 15,039 | 0.0% | 40.0% | |
| 0.00% | 5 | 5.8 | 807 | 11,757 | 0.0% | 0.0% | |
Help us maintain accuracy! If you notice incorrect stats, missing data, or any issues, your feedback directly improves the quality of our data for the entire community.
Wukong vs Olaf - Często Zadawane Pytania
Jak radzi sobie Wukong przeciwko Olaf w League of Legends?
Olaf wygrywa matchup Wukong vs Olaf ze wskaznikiem zwyciestwa 58.3% w porownaniu do 41.7% Wukong, roznica 16.7 punktow procentowych. Te dane oparte sa na 24 ostatnich grach rankingowych w patchu 26.11.
Jak radzi sobie Wukong przeciwko Olaf we wczesnej grze?
We wczesnej grze Wukong ma przewage nad Olaf z wskaznikiem zwyciestwa 50.0% versus 50.0%. Gracze Wukong powinni wykorzystywac swoja przewage na linii poprzez agresywne tradowanie i kontrole fal w pierwszych 15 minutach.
Jak radzi sobie Wukong przeciwko Olaf w poznej grze?
W poznej grze Olaf przejmuje matchup Wukong vs Olaf ze wskaznikiem zwyciestwa 64.3% w porownaniu do 35.7%. Olaf skaluje sie lepiej w walkach druzynowych i walkach o cele po 25 minutach.
Kto wygrywa matchup Wukong vs Olaf?
Olaf wygrywa matchup przeciwko Wukong ze wskaznikiem zwyciestwa 58.3% w patchu 26.11 League of Legends. Przewaga 16.7 punktow procentowych oznacza, ze Olaf jest significantly faworyzowany w tym matchupie na linii na podstawie 24 przeanalizowanych gier.
Jaki jest najlepszy build Wukong przeciwko Olaf?
Najlepszy build Wukong przeciwko Olaf zawiera Taniec Śmierci, Moc Trójcy, Czarny Tasak with Pancerniaki. This build achieves a 100.0% win rate in the matchup. Sprawdz rozklad matchupu powyzej, aby zobaczyc pelna sciezke przedmiotow i kolejnosc buildu.
Jakie sa najlepsze runy Wukong przeciwko Olaf?
Najlepsze runy Wukong przeciwko Olaf uzywaja drzewa glownego Precyzja z Determinacja jako wtornym. This rune setup achieves a 100.0% win rate in the Wukong vs Olaf matchup. Zobacz pelny rozklad run w porownaniu matchupu powyzej.
Czy Wukong kontruje Olaf?
Nie, Wukong ma trudnosci przeciwko Olaf z zaledwie 41.7% wskaznikiem zwyciestwa. Olaf ma przewage w tym matchupie. Gracze Wukong powinni skupic sie na bezpiecznym farmie i unikac dlugich tradow, aby zminimalizowac przewage Olaf.
Jak grac Wukong przeciwko Olaf?
Grajac Wukong przeciwko Olaf, graj ostroznie i unikaj skokow mocy Olaf. Look for jungle assistance and team-dependent plays since Olaf has the statistical advantage at most stages. Uzyj buildu i run specyficznych dla matchupu powyzej, aby zoptymalizowac swoje szanse.
