Morganavs Olaf
Morgana vs Olaf to a decisive matchup w LoL patch 26.10. Morgana wygrywa z 60.0% win rate (+20.0%) przeciwko Olaf na podstawie 5 gier. Olaf wins the early laning phase while Morgana scales better into the late game. Poniżej znajdziesz najlepszy build Morgana, runy, statystyki linii i strategie dla matchupu Morgana vs Olaf.
Morgana Matchup Breakdown
Use the dropdown to select an opponent and see a detailed breakdown of how Morgana 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(60.0%)Who Wins the Morgana vs Olaf Matchup?
Podsumowanie starcia Morgana vs Olaf
Starcie Morgana vs Olaf to decydujące starcie w rankingowej grze League of Legends. Na podstawie analizy 5 ostatnich meczów, Morgana wygrywa ze współczynnikiem wygranych 60.0% w porównaniu do 40.0% Olaf, dając Morgana przewagę 20.0 punktów procentowych. Dynamika faz gry odgrywa tu kluczową rolę: Olaf kontroluje wczesną fazę liniowania, ale Morgana skaluje się lepiej w miarę przedłużania się gry. Starcie zmienia się dramatycznie w zależności od długości gry — Olaf musi wykorzystać przewagi zanim Morgana osiągnie swoje szczyty mocy, podczas gdy Morgana powinien skupić się na bezpiecznym farmieniu i osiągnięciu kluczowych punktów przedmiotów. Najbardziej znacząca statystyczna różnica dotyczy kontrola tłumu, gdzie Morgana prowadzi o 1.1s CC/min — różnica, która mocno wpływa na wynik wymian i potyczek. Gracze Morgana mogą pewnie wybierać przeciwko Olaf i grać agresywnie od poziomu 1. Staraj się ustanowić dominację na linii wcześnie poprzez korzystne wymiany i odsuwaj Olaf od CS kiedy tylko możliwe. 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 Morgana vs Olaf
Olaf jest faworyzowany podczas fazy liniowania przeciwko Morgana, wygrywając 3 z 5 kluczowych kategorii statystycznych. Olaf ma przewagi w farmienie, dochód złota i sustain, czyniąc go silniejszym lanerem w tym starciu.
Best Morgana Build Against Olaf
Obuwie Maga to optymalny wybór butów przeciwko Olaf, zapewniający mobilność i statystyki, których Morgana najbardziej potrzebuje w tym starciu. Najlepiej działające główne przedmioty dla Morgana przeciwko Olaf to Klątwa Krwawego Listu, Udręka Liandry'ego i Klepsydra Zhonyi. Ta kombinacja daje Morgana efektywną równowagę obrażeń, przetrwania i użyteczności dla tego starcia. Ten build działa wyjątkowo dobrze, osiągając współczynnik wygranych 100.0% w 1 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 Morgana vs Olaf.
Early Game vs Late Game
Morgana0.0%Olaf100.0%Morgana100.0%Olaf0.0%Olaf dominuje we wczesnej grze (pierwsze 15 minut) z imponującym współczynnikiem wygranych 100.0% — 100.0 punktów procentowych przewagi nad Morgana. Ta jednostronna wczesna gra oznacza, że Olaf może dyktować tempo linii od poziomu 1, kontrolując wymiany, stan fali i priorytet rzeki.
Morgana jest znacznie lepszy w późnej grze (25+ minut), chwaląc się współczynnikiem wygranych 100.0% — 100.0 punktów powyżej Olaf. Przedłużone gry mocno faworyzują Morgana, którego zestaw i skalowanie czynią go dominującą siłą w walkach zespołowych i kontroli celów.
To starcie charakteryzuje się dramatyczną zmianą mocy: Olaf musi agresywnie wykorzystać swoją wczesną przewagę i zakończyć grę zanim Morgana osiągnie swoje punkty skalowania. Jeśli Morgana przetrwa fazę liniowania bez zbyt dużego opóźnienia, starcie obraca się na jego korzyść. Kontrola Smoka i Herolda Rift są kluczowe — drużyna która zabezpieczy wczesne cele może snowballować lub kupić czas na skalowanie.
Best Morgana Runes Against Olaf
Dominacja
Inspiracja
Granie z Dominacja głównymi i Inspiracja pobocznymi pozwala Morgana wykorzystać swoją przewagę przeciwko Olaf, wzmacniając mocne strony które czynią to starcie korzystnym.
Dane matchupow Morgana dla patcha 26.10 League of Legends. Ponizszatabela pokazuje wskaznik wygranych Morgana, roznice w zlocie i statystyki wydajnosci przeciwko kazdemu czempionowi w aktualnej mecie. Kliknij nazwe czempiona, aby zobaczyc szczegolowy rozklad, w tym najlepszy build Morgana, 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 48.39% | 589 | 2.0 | 582 | 9,782 | 48.8% | 48.1% | |
| 48.56% | 556 | 1.7 | 584 | 9,228 | 45.5% | 51.2% | |
| 51.66% | 391 | 1.6 | 606 | 9,393 | 59.4% | 45.4% | |
| 52.51% | 379 | 1.6 | 595 | 9,565 | 56.0% | 49.5% | |
| 50.44% | 341 | 1.6 | 629 | 9,513 | 55.2% | 46.9% | |
| 49.26% | 337 | 1.6 | 590 | 9,310 | 49.0% | 49.5% | |
| 47.99% | 298 | 2.0 | 648 | 10,146 | 52.9% | 45.4% | |
| 51.70% | 294 | 1.7 | 635 | 10,056 | 52.3% | 51.4% | |
| 54.79% | 219 | 1.6 | 616 | 9,627 | 52.3% | 56.4% | |
| 45.64% | 195 | 1.7 | 543 | 8,942 | 42.9% | 47.8% | |
| 51.31% | 191 | 1.7 | 609 | 9,367 | 57.6% | 46.2% | |
| 45.55% | 191 | 1.8 | 584 | 9,847 | 41.4% | 47.9% | |
| 48.68% | 189 | 2.3 | 594 | 9,355 | 53.3% | 45.5% | |
| 50.00% | 188 | 1.6 | 607 | 9,421 | 49.3% | 50.4% | |
| 40.54% | 185 | 1.8 | 569 | 10,006 | 44.4% | 37.5% | |
| 43.64% | 165 | 2.5 | 618 | 10,051 | 36.7% | 47.6% | |
| 56.17% | 162 | 1.8 | 753 | 9,950 | 54.4% | 57.5% | |
| 56.88% | 160 | 1.8 | 696 | 9,684 | 54.3% | 58.9% | |
| 52.26% | 155 | 1.8 | 586 | 9,997 | 55.7% | 50.0% | |
| 47.97% | 148 | 1.6 | 486 | 9,091 | 55.7% | 42.5% | |
| 42.55% | 141 | 1.6 | 560 | 9,337 | 36.4% | 46.5% | |
| 50.00% | 140 | 1.8 | 615 | 10,073 | 53.9% | 47.7% | |
| 47.45% | 137 | 1.6 | 660 | 9,658 | 51.9% | 44.6% | |
| 54.07% | 135 | 1.9 | 640 | 9,532 | 52.6% | 55.1% | |
| 55.47% | 128 | 1.6 | 655 | 9,528 | 50.9% | 59.1% | |
| 55.81% | 86 | 1.6 | 629 | 9,163 | 55.6% | 56.1% | |
| 44.71% | 85 | 1.7 | 581 | 9,392 | 53.9% | 37.0% | |
| 44.58% | 83 | 1.6 | 587 | 9,143 | 41.5% | 47.6% | |
| 48.15% | 81 | 1.8 | 695 | 9,593 | 52.8% | 44.4% | |
| 51.90% | 79 | 2.1 | 601 | 9,641 | 56.8% | 47.6% | |
| 50.00% | 70 | 4.0 | 783 | 10,169 | 48.4% | 51.3% | |
| 44.29% | 70 | 1.7 | 596 | 9,680 | 46.9% | 42.1% | |
| 50.72% | 69 | 1.8 | 590 | 10,477 | 43.5% | 54.4% | |
| 47.62% | 63 | 1.8 | 643 | 9,586 | 54.2% | 43.6% | |
| 49.15% | 59 | 2.4 | 635 | 10,025 | 42.1% | 52.5% | |
| 50.00% | 56 | 2.7 | 635 | 10,618 | 61.1% | 44.7% | |
| 44.64% | 56 | 5.6 | 798 | 11,430 | 33.3% | 48.8% | |
| 52.73% | 55 | 3.6 | 668 | 10,400 | 61.1% | 48.6% | |
| 50.00% | 54 | 1.7 | 601 | 8,389 | 51.9% | 48.1% | |
| 46.15% | 52 | 1.8 | 634 | 9,741 | 47.8% | 44.8% | |
| 41.18% | 51 | 5.9 | 834 | 10,954 | 47.1% | 38.2% | |
| 48.00% | 50 | 2.2 | 608 | 9,398 | 37.5% | 57.7% | |
| 38.78% | 49 | 5.7 | 704 | 10,027 | 41.7% | 36.0% | |
| 57.45% | 47 | 5.8 | 864 | 11,628 | 44.4% | 65.5% | |
| 51.11% | 45 | 2.0 | 714 | 9,667 | 52.4% | 50.0% | |
| 51.28% | 39 | 5.3 | 765 | 11,666 | 33.3% | 56.7% | |
| 64.10% | 39 | 4.6 | 772 | 11,167 | 56.3% | 69.6% | |
| 57.89% | 38 | 4.2 | 805 | 11,545 | 64.7% | 52.4% | |
| 52.63% | 38 | 1.6 | 532 | 9,454 | 47.1% | 57.1% | |
| 62.16% | 37 | 3.5 | 734 | 11,276 | 50.0% | 66.7% | |
| 52.78% | 36 | 3.3 | 638 | 10,713 | 50.0% | 54.5% | |
| 51.43% | 35 | 5.4 | 816 | 11,316 | 58.8% | 44.4% | |
| 50.00% | 34 | 2.3 | 711 | 10,777 | 44.4% | 52.0% | |
| 40.63% | 32 | 4.3 | 596 | 9,610 | 43.8% | 37.5% | |
| 58.06% | 31 | 4.5 | 774 | 11,930 | 42.9% | 62.5% | |
| 48.39% | 31 | 5.9 | 858 | 11,404 | 30.8% | 61.1% | |
| 36.67% | 30 | 1.7 | 666 | 11,631 | 28.6% | 39.1% | |
| 76.67% | 30 | 4.8 | 871 | 11,396 | 88.9% | 58.3% | |
| 48.28% | 29 | 3.1 | 706 | 10,373 | 50.0% | 47.1% | |
| 39.29% | 28 | 4.2 | 731 | 9,884 | 36.4% | 41.2% | |
| 62.96% | 27 | 1.8 | 637 | 10,593 | 60.0% | 64.7% | |
| 53.85% | 26 | 3.1 | 707 | 12,211 | 62.5% | 50.0% | |
| 57.69% | 26 | 5.0 | 816 | 11,006 | 55.6% | 58.8% | |
| 52.00% | 25 | 1.6 | 753 | 11,475 | 44.4% | 56.3% | |
| 56.00% | 25 | 6.2 | 805 | 10,732 | 35.7% | 81.8% | |
| 76.00% | 25 | 4.3 | 684 | 11,223 | 77.8% | 75.0% | |
| 43.48% | 23 | 5.4 | 716 | 9,711 | 46.1% | 40.0% | |
| 56.52% | 23 | 1.8 | 692 | 12,753 | 71.4% | 50.0% | |
| 68.18% | 22 | 1.2 | 659 | 11,302 | 55.6% | 76.9% | |
| 59.09% | 22 | 5.1 | 775 | 11,088 | 50.0% | 64.3% | |
| 68.18% | 22 | 5.4 | 842 | 12,414 | 75.0% | 64.3% | |
| 33.33% | 21 | 1.2 | 704 | 11,664 | 42.9% | 28.6% | |
| 50.00% | 20 | 1.6 | 593 | 11,341 | 71.4% | 38.5% | |
| 65.00% | 20 | 3.8 | 698 | 8,928 | 54.5% | 77.8% | |
| 60.00% | 20 | 2.9 | 625 | 10,066 | 60.0% | 60.0% | |
| 52.63% | 19 | 1.5 | 591 | 11,412 | 71.4% | 41.7% | |
| 63.16% | 19 | 6.0 | 788 | 11,677 | 33.3% | 76.9% | |
| 52.63% | 19 | 1.4 | 614 | 10,461 | 54.5% | 50.0% | |
| 72.22% | 18 | 5.7 | 681 | 10,108 | 55.6% | 88.9% | |
| 66.67% | 18 | 1.8 | 678 | 10,353 | 57.1% | 72.7% | |
| 70.59% | 17 | 4.6 | 764 | 11,559 | 50.0% | 76.9% | |
| 56.25% | 16 | 5.1 | 810 | 11,314 | 57.1% | 55.6% | |
| 62.50% | 16 | 1.3 | 743 | 12,213 | 44.4% | 85.7% | |
| 31.25% | 16 | 5.2 | 696 | 10,195 | 83.3% | 0.0% | |
| 37.50% | 16 | 1.4 | 626 | 12,456 | 60.0% | 27.3% | |
| 46.67% | 15 | 1.3 | 633 | 11,422 | 50.0% | 42.9% | |
| 40.00% | 15 | 5.1 | 729 | 9,852 | 42.9% | 37.5% | |
| 40.00% | 15 | 1.5 | 669 | 11,387 | 16.7% | 55.6% | |
| 57.14% | 14 | 3.8 | 573 | 11,069 | 100.0% | 25.0% | |
| 85.71% | 14 | 3.3 | 766 | 11,222 | 85.7% | 85.7% | |
| 38.46% | 13 | 4.4 | 701 | 9,483 | 50.0% | 28.6% | |
| 46.15% | 13 | 1.0 | 603 | 11,171 | 33.3% | 75.0% | |
| 38.46% | 13 | 4.5 | 646 | 10,135 | 40.0% | 37.5% | |
| 33.33% | 12 | 2.1 | 652 | 8,880 | 33.3% | 33.3% | |
| 66.67% | 12 | 2.9 | 732 | 10,820 | 50.0% | 75.0% | |
| 50.00% | 12 | 5.1 | 601 | 9,100 | 50.0% | 50.0% | |
| 50.00% | 12 | 1.7 | 624 | 11,118 | 60.0% | 42.9% | |
| 66.67% | 12 | 5.3 | 673 | 10,523 | 100.0% | 50.0% | |
| 58.33% | 12 | 5.6 | 807 | 11,957 | 100.0% | 37.5% | |
| 45.45% | 11 | 4.0 | 616 | 9,858 | 40.0% | 50.0% | |
| 54.55% | 11 | 1.9 | 741 | 10,580 | 75.0% | 42.9% | |
| 63.64% | 11 | 2.8 | 627 | 11,080 | 60.0% | 66.7% | |
| 63.64% | 11 | 2.7 | 634 | 10,252 | 40.0% | 83.3% | |
| 60.00% | 10 | 2.0 | 765 | 11,224 | 60.0% | 60.0% | |
| 60.00% | 10 | 6.0 | 1,056 | 10,939 | 0.0% | 75.0% | |
| 80.00% | 10 | 3.4 | 747 | 11,577 | 50.0% | 87.5% | |
| 70.00% | 10 | 1.1 | 707 | 11,525 | 50.0% | 83.3% | |
| 40.00% | 10 | 3.7 | 632 | 9,255 | 28.6% | 66.7% | |
| 50.00% | 10 | 6.3 | 819 | 12,273 | 100.0% | 44.4% | |
| 70.00% | 10 | 4.9 | 928 | 13,496 | 66.7% | 71.4% | |
| 44.44% | 9 | 2.6 | 816 | 13,235 | 50.0% | 42.9% | |
| 55.56% | 9 | 4.7 | 722 | 11,566 | 50.0% | 57.1% | |
| 55.56% | 9 | 5.9 | 795 | 6,997 | 83.3% | 0.0% | |
| 22.22% | 9 | 1.5 | 520 | 10,413 | 16.7% | 33.3% | |
| 33.33% | 9 | 2.1 | 683 | 10,251 | 50.0% | 20.0% | |
| 66.67% | 9 | 3.5 | 805 | 8,555 | 60.0% | 75.0% | |
| 75.00% | 8 | 0.8 | 526 | 10,362 | 50.0% | 100.0% | |
| 75.00% | 8 | 2.9 | 725 | 12,181 | 100.0% | 66.7% | |
| 50.00% | 8 | 1.7 | 623 | 13,119 | 0.0% | 50.0% | |
| 75.00% | 8 | 2.3 | 690 | 14,349 | 100.0% | 71.4% | |
| 50.00% | 8 | 3.9 | 707 | 9,741 | 60.0% | 33.3% | |
| 75.00% | 8 | 5.8 | 797 | 10,713 | 80.0% | 66.7% | |
| 50.00% | 8 | 2.5 | 790 | 11,603 | 50.0% | 50.0% | |
| 75.00% | 8 | 3.6 | 894 | 12,076 | 100.0% | 60.0% | |
| 25.00% | 8 | 2.3 | 659 | 8,601 | 50.0% | 0.0% | |
| 28.57% | 7 | 3.7 | 767 | 10,203 | 25.0% | 33.3% | |
| 42.86% | 7 | 5.8 | 735 | 11,198 | 66.7% | 25.0% | |
| 42.86% | 7 | 1.0 | 587 | 11,816 | 33.3% | 50.0% | |
| 71.43% | 7 | 4.6 | 631 | 7,695 | 75.0% | 66.7% | |
| 57.14% | 7 | 4.1 | 574 | 9,819 | 50.0% | 60.0% | |
| 66.67% | 6 | 3.5 | 603 | 9,317 | 66.7% | 66.7% | |
| 33.33% | 6 | 3.7 | 640 | 10,105 | 50.0% | 0.0% | |
| 50.00% | 6 | 2.9 | 825 | 11,652 | 50.0% | 50.0% | |
| 16.67% | 6 | 1.6 | 606 | 10,833 | 50.0% | 0.0% | |
| 66.67% | 6 | 1.2 | 691 | 13,098 | 50.0% | 75.0% | |
| 50.00% | 6 | 5.3 | 717 | 13,393 | 0.0% | 50.0% | |
| 66.67% | 6 | 1.5 | 620 | 10,530 | 100.0% | 50.0% | |
| 33.33% | 6 | 4.1 | 591 | 11,842 | 0.0% | 40.0% | |
| 50.00% | 6 | 6.2 | 826 | 10,331 | 50.0% | 50.0% | |
| 66.67% | 6 | 1.1 | 524 | 11,122 | 50.0% | 75.0% | |
| 40.00% | 5 | 3.9 | 781 | 8,709 | 50.0% | 33.3% | |
| 60.00% | 5 | 1.7 | 663 | 10,724 | 50.0% | 66.7% | |
| 60.00% | 5 | 3.9 | 934 | 11,264 | 0.0% | 100.0% | |
| 60.00% | 5 | 2.7 | 653 | 10,968 | 100.0% | 33.3% | |
Pomóż nam utrzymać dokładność! Jeśli zauważysz nieprawidłowe statystyki, brakujące dane lub jakiekolwiek problemy, Twoja opinia bezpośrednio poprawia jakość naszych danych dla całej społeczności.
Morgana vs Olaf - Często Zadawane Pytania
Jak radzi sobie Morgana przeciwko Olaf w League of Legends?
Morgana wygrywa matchup Morgana vs Olaf ze wskaznikiem zwyciestwa 60.0% w porownaniu do 40.0% Olaf, roznica 20.0 punktow procentowych. Te dane oparte sa na 5 ostatnich grach rankingowych w patchu 26.10.
Jak radzi sobie Morgana przeciwko Olaf we wczesnej grze?
We wczesnej grze Olaf ma przewage nad Morgana z wskaznikiem zwyciestwa 100.0% versus 0.0%. Gracze Olaf powinni wykorzystywac swoja przewage na linii poprzez agresywne tradowanie i kontrole fal w pierwszych 15 minutach.
Jak radzi sobie Morgana przeciwko Olaf w poznej grze?
W poznej grze Morgana przejmuje matchup Morgana vs Olaf ze wskaznikiem zwyciestwa 100.0% w porownaniu do 0.0%. Morgana skaluje sie lepiej w walkach druzynowych i walkach o cele po 25 minutach.
Kto wygrywa matchup Morgana vs Olaf?
Morgana wygrywa matchup przeciwko Olaf ze wskaznikiem zwyciestwa 60.0% w patchu 26.10 League of Legends. Przewaga 20.0 punktow procentowych oznacza, ze Morgana jest significantly faworyzowany w tym matchupie na linii na podstawie 5 przeanalizowanych gier.
Jaki jest najlepszy build Morgana przeciwko Olaf?
Najlepszy build Morgana przeciwko Olaf zawiera Klątwa Krwawego Listu, Udręka Liandry'ego, Klepsydra Zhonyi with Obuwie Maga. 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 Morgana przeciwko Olaf?
Najlepsze runy Morgana przeciwko Olaf uzywaja drzewa glownego Dominacja z Inspiracja jako wtornym. This rune setup achieves a 100.0% win rate in the Morgana vs Olaf matchup. Zobacz pelny rozklad run w porownaniu matchupu powyzej.
Czy Morgana kontruje Olaf?
Tak, Morgana ma korzystny matchup przeciwko Olaf ze wskaznikiem zwyciestwa 60.0%. Morgana strongly counters Olaf na linii na podstawie aktualnych danych patcha 26.10.
Jak grac Morgana przeciwko Olaf?
Grajac Morgana przeciwko Olaf, wykorzystaj swoje statystyczne przewagi, tradujac agresywnie podczas korzystnych okien. Play safe early and scale into your power spikes where you outperform Olaf. Buduj polecane przedmioty i runy dla tego konkretnego matchupu, aby uzyskac najlepsze wyniki.