Olafvs Jinx
Olaf vs Jinx to a decisive matchup w LoL patch 26.10. Olaf wygrywa z 66.7% win rate (+33.3%) przeciwko Jinx na podstawie 6 gier. Olaf holds the advantage in both the early and late game. Poniżej znajdziesz najlepszy build Olaf, runy, statystyki linii i strategie dla matchupu Olaf vs Jinx.
Olaf Matchup Breakdown
Use the dropdown to select an opponent and see a detailed breakdown of how Olaf 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.
Jinx(66.7%)Who Wins the Olaf vs Jinx Matchup?
Podsumowanie starcia Olaf vs Jinx
Starcie Olaf vs Jinx to decydujące starcie w rankingowej grze League of Legends. Na podstawie analizy 6 ostatnich meczów, Olaf wygrywa ze współczynnikiem wygranych 66.7% w porównaniu do 33.3% Jinx, dając Olaf przewagę 33.3 punktów procentowych. Olaf dominuje na każdym etapie — od wczesnego liniowania po późne walki zespołowe. Ta stała przewaga utrudnia graczom Jinx znalezienie korzystnych okien, więc strategie zależne od zespołu i unikanie konfrontacji solo są niezbędne. Najbardziej znacząca statystyczna różnica dotyczy sustain, gdzie Olaf prowadzi o 1,176 HP/min — różnica, która mocno wpływa na wynik wymian i potyczek. Gracze Olaf mogą pewnie wybierać przeciwko Jinx i grać agresywnie od poziomu 1. Staraj się ustanowić dominację na linii wcześnie poprzez korzystne wymiany i odsuwaj Jinx 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 Olaf vs Jinx
Jinx jest faworyzowany podczas fazy liniowania przeciwko Olaf, wygrywając 3 z 5 kluczowych kategorii statystycznych. Jinx ma przewagi w farmienie, obrażenia i kontrola tłumu, czyniąc go silniejszym lanerem w tym starciu.
Best Olaf Build Against Jinx
Nieśmiertelna Ścieżka to optymalny wybór butów przeciwko Jinx, zapewniający mobilność i statystyki, których Olaf najbardziej potrzebuje w tym starciu. Najlepiej działające główne przedmioty dla Olaf przeciwko Jinx to Rozdarte Niebo, Taniec Śmierci i Krwiożercza Hydra. Ta kombinacja daje Olaf 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 Jinx. Dostosowania mogą być potrzebne w zależności od składów drużyn i stanu gry, ale ten build zapewnia najsilniejszy fundament dla starcia Olaf vs Jinx.
Early Game vs Late Game
Olaf50.0%Jinx50.0%Olaf100.0%Jinx0.0%Wczesna gra (pierwsze 15 minut) to rzut monetą między Olaf a Jinx, z Olaf 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 100.0% — 100.0 punktów powyżej Jinx. Przedłużone gry mocno faworyzują Olaf, którego zestaw i skalowanie czynią go dominującą siłą w walkach zespołowych i kontroli celów.
Olaf utrzymuje przewagę na każdym etapie gry, czyniąc to konsekwentnie korzystnym starciem od linii po późne walki zespołowe. Gracze Jinx powinni szukać outplayów, strategii zależnych od zespołu i picków zamiast polegać na skalowaniu aby wygrać to starcie.
Best Olaf Runes Against Jinx
Precyzja
Inspiracja
Granie z Precyzja głównymi i Inspiracja pobocznymi pozwala Olaf wykorzystać swoją przewagę przeciwko Jinx, wzmacniając mocne strony które czynią to starcie korzystnym.
Dane matchupow Olaf dla patcha 26.10 League of Legends. Ponizszatabela pokazuje wskaznik wygranych Olaf, roznice w zlocie i statystyki wydajnosci przeciwko kazdemu czempionowi w aktualnej mecie. Kliknij nazwe czempiona, aby zobaczyc szczegolowy rozklad, w tym najlepszy build Olaf, 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 55.11% | 176 | 6.3 | 936 | 12,756 | 61.3% | 50.5% | |
| 54.86% | 175 | 6.3 | 845 | 12,924 | 61.3% | 49.5% | |
| 46.55% | 116 | 6.5 | 867 | 11,975 | 48.0% | 45.5% | |
| 53.54% | 99 | 6.4 | 826 | 11,576 | 48.9% | 57.4% | |
| 54.84% | 93 | 6.0 | 814 | 12,119 | 53.9% | 55.6% | |
| 42.50% | 80 | 6.3 | 857 | 10,894 | 34.3% | 48.9% | |
| 54.67% | 75 | 6.8 | 847 | 11,616 | 59.5% | 50.0% | |
| 44.29% | 70 | 6.2 | 815 | 12,516 | 36.4% | 47.9% | |
| 57.35% | 68 | 6.5 | 991 | 12,555 | 62.1% | 53.9% | |
| 41.79% | 67 | 6.2 | 891 | 11,478 | 41.0% | 42.9% | |
| 48.48% | 66 | 6.7 | 831 | 11,409 | 48.5% | 48.5% | |
| 46.97% | 66 | 6.8 | 1,231 | 12,653 | 57.1% | 39.5% | |
| 52.31% | 65 | 6.7 | 981 | 12,098 | 37.9% | 63.9% | |
| 54.10% | 61 | 6.7 | 977 | 12,621 | 63.3% | 45.2% | |
| 55.74% | 61 | 6.7 | 962 | 12,682 | 41.7% | 64.9% | |
| 46.67% | 60 | 6.9 | 916 | 12,485 | 54.2% | 41.7% | |
| 64.41% | 59 | 6.0 | 785 | 10,828 | 63.9% | 65.2% | |
| 58.62% | 58 | 7.0 | 850 | 13,429 | 69.2% | 50.0% | |
| 42.11% | 57 | 6.7 | 781 | 11,857 | 48.0% | 37.5% | |
| 56.36% | 55 | 6.4 | 1,083 | 12,431 | 50.0% | 61.3% | |
| 51.06% | 47 | 6.7 | 941 | 13,231 | 56.3% | 48.4% | |
| 66.67% | 45 | 5.0 | 1,104 | 13,706 | 72.7% | 60.9% | |
| 60.00% | 45 | 6.3 | 940 | 12,775 | 55.6% | 63.0% | |
| 44.44% | 45 | 6.2 | 853 | 11,352 | 45.5% | 43.5% | |
| 57.14% | 42 | 6.2 | 1,058 | 14,106 | 63.2% | 52.2% | |
| 46.34% | 41 | 6.1 | 888 | 11,268 | 41.7% | 52.9% | |
| 32.50% | 40 | 6.7 | 783 | 11,647 | 39.1% | 23.5% | |
| 48.72% | 39 | 6.0 | 811 | 11,444 | 39.1% | 62.5% | |
| 53.85% | 39 | 6.5 | 1,050 | 12,555 | 47.1% | 59.1% | |
| 58.97% | 39 | 6.5 | 923 | 11,633 | 62.5% | 53.3% | |
| 41.67% | 36 | 6.3 | 982 | 12,751 | 58.3% | 33.3% | |
| 45.45% | 33 | 3.6 | 671 | 12,734 | 50.0% | 42.9% | |
| 43.75% | 32 | 6.5 | 839 | 11,929 | 38.5% | 47.4% | |
| 31.25% | 32 | 6.4 | 779 | 10,891 | 38.9% | 21.4% | |
| 64.52% | 31 | 5.4 | 907 | 12,072 | 65.0% | 63.6% | |
| 54.84% | 31 | 3.9 | 856 | 12,032 | 31.3% | 80.0% | |
| 54.84% | 31 | 7.0 | 812 | 13,455 | 58.3% | 52.6% | |
| 41.38% | 29 | 2.5 | 896 | 14,034 | 36.4% | 44.4% | |
| 60.71% | 28 | 2.7 | 831 | 13,680 | 62.5% | 58.3% | |
| 64.29% | 28 | 6.4 | 890 | 11,781 | 66.7% | 61.5% | |
| 57.69% | 26 | 3.0 | 781 | 12,318 | 66.7% | 52.9% | |
| 34.62% | 26 | 6.6 | 788 | 12,165 | 12.5% | 44.4% | |
| 48.00% | 25 | 6.5 | 792 | 12,448 | 66.7% | 37.5% | |
| 33.33% | 24 | 6.7 | 986 | 14,131 | 42.9% | 29.4% | |
| 50.00% | 24 | 6.6 | 937 | 13,926 | 83.3% | 38.9% | |
| 68.18% | 22 | 5.8 | 948 | 13,371 | 70.0% | 66.7% | |
| 76.19% | 21 | 1.7 | 752 | 12,905 | 81.8% | 70.0% | |
| 61.90% | 21 | 6.4 | 915 | 13,993 | 33.3% | 66.7% | |
| 57.14% | 21 | 6.4 | 817 | 12,053 | 66.7% | 44.4% | |
| 76.19% | 21 | 6.0 | 808 | 11,244 | 70.6% | 100.0% | |
| 52.63% | 19 | 6.1 | 855 | 12,140 | 50.0% | 54.5% | |
| 57.89% | 19 | 6.6 | 765 | 10,359 | 70.0% | 44.4% | |
| 50.00% | 18 | 7.1 | 1,123 | 11,331 | 33.3% | 66.7% | |
| 38.89% | 18 | 6.0 | 796 | 13,170 | 50.0% | 33.3% | |
| 50.00% | 18 | 1.7 | 859 | 15,210 | 40.0% | 53.9% | |
| 52.94% | 17 | 5.1 | 839 | 12,798 | 50.0% | 54.5% | |
| 35.29% | 17 | 0.9 | 748 | 11,241 | 33.3% | 37.5% | |
| 56.25% | 16 | 3.5 | 931 | 10,134 | 70.0% | 33.3% | |
| 60.00% | 15 | 3.0 | 777 | 14,094 | 75.0% | 54.5% | |
| 71.43% | 14 | 2.5 | 906 | 13,727 | 71.4% | 71.4% | |
| 35.71% | 14 | 1.0 | 670 | 11,840 | 20.0% | 44.4% | |
| 76.92% | 13 | 6.6 | 927 | 12,706 | 80.0% | 75.0% | |
| 54.55% | 11 | 1.9 | 692 | 10,527 | 40.0% | 66.7% | |
| 45.45% | 11 | 3.9 | 817 | 13,233 | 50.0% | 40.0% | |
| 45.45% | 11 | 2.4 | 709 | 11,769 | 50.0% | 33.3% | |
| 54.55% | 11 | 5.3 | 956 | 13,739 | 100.0% | 50.0% | |
| 45.45% | 11 | 3.8 | 770 | 13,071 | 42.9% | 50.0% | |
| 63.64% | 11 | 6.0 | 953 | 12,567 | 75.0% | 57.1% | |
| 54.55% | 11 | 0.9 | 733 | 11,529 | 66.7% | 40.0% | |
| 72.73% | 11 | 6.8 | 815 | 11,975 | 100.0% | 57.1% | |
| 40.00% | 10 | 3.1 | 780 | 10,198 | 57.1% | 0.0% | |
| 70.00% | 10 | 5.9 | 861 | 13,306 | 50.0% | 83.3% | |
| 50.00% | 10 | 2.9 | 797 | 14,377 | 25.0% | 66.7% | |
| 70.00% | 10 | 1.4 | 822 | 13,345 | 40.0% | 100.0% | |
| 55.56% | 9 | 2.0 | 502 | 11,099 | 100.0% | 33.3% | |
| 77.78% | 9 | 2.6 | 742 | 11,075 | 66.7% | 100.0% | |
| 55.56% | 9 | 5.6 | 898 | 13,897 | 50.0% | 60.0% | |
| 44.44% | 9 | 4.4 | 883 | 14,030 | 100.0% | 37.5% | |
| 75.00% | 8 | 5.8 | 730 | 6,796 | 83.3% | 50.0% | |
| 75.00% | 8 | 0.7 | 475 | 9,598 | 75.0% | 0.0% | |
| 42.86% | 7 | 5.1 | 786 | 8,771 | 25.0% | 66.7% | |
| 42.86% | 7 | 6.9 | 1,123 | 14,864 | 66.7% | 25.0% | |
| 14.29% | 7 | 5.6 | 702 | 12,659 | 33.3% | 0.0% | |
| 42.86% | 7 | 1.7 | 606 | 12,878 | 0.0% | 75.0% | |
| 42.86% | 7 | 5.0 | 623 | 9,056 | 50.0% | 0.0% | |
| 71.43% | 7 | 7.0 | 1,024 | 14,494 | 60.0% | 100.0% | |
| 42.86% | 7 | 2.5 | 823 | 12,033 | 25.0% | 66.7% | |
| 71.43% | 7 | 2.4 | 827 | 10,426 | 50.0% | 100.0% | |
| 50.00% | 6 | 6.3 | 892 | 13,924 | 66.7% | 33.3% | |
| 66.67% | 6 | 6.8 | 860 | 11,279 | 66.7% | 66.7% | |
| 50.00% | 6 | 2.8 | 980 | 13,574 | 66.7% | 33.3% | |
| 66.67% | 6 | 6.4 | 794 | 11,696 | 50.0% | 100.0% | |
| 60.00% | 5 | 5.7 | 1,154 | 12,476 | 100.0% | 33.3% | |
| 60.00% | 5 | 5.4 | 779 | 13,406 | 100.0% | 33.3% | |
| 60.00% | 5 | 6.5 | 973 | 13,955 | 50.0% | 66.7% | |
| 80.00% | 5 | 6.0 | 782 | 10,207 | 75.0% | 100.0% | |
| 20.00% | 5 | 4.5 | 738 | 9,110 | 25.0% | 0.0% | |
| 60.00% | 5 | 0.9 | 891 | 15,599 | 0.0% | 60.0% | |
| 40.00% | 5 | 2.5 | 834 | 12,252 | 33.3% | 50.0% | |
| 0.00% | 5 | 4.6 | 643 | 10,648 | 0.0% | 0.0% | |
Pomóż nam utrzymać dokładność! Jeśli zauważysz nieprawidłowe statystyki, brakujące dane lub jakiekolwiek problemy, Twoja opinia bezpośrednio poprawia jakość naszych danych dla całej społeczności.
Olaf vs Jinx - Często Zadawane Pytania
Jak radzi sobie Olaf przeciwko Jinx w League of Legends?
Olaf wygrywa matchup Olaf vs Jinx ze wskaznikiem zwyciestwa 66.7% w porownaniu do 33.3% Jinx, roznica 33.3 punktow procentowych. Te dane oparte sa na 6 ostatnich grach rankingowych w patchu 26.10.
Jak radzi sobie Olaf przeciwko Jinx we wczesnej grze?
We wczesnej grze Olaf ma przewage nad Jinx z wskaznikiem zwyciestwa 50.0% versus 50.0%. Gracze Olaf powinni wykorzystywac swoja przewage na linii poprzez agresywne tradowanie i kontrole fal w pierwszych 15 minutach.
Jak radzi sobie Olaf przeciwko Jinx w poznej grze?
W poznej grze Olaf przejmuje matchup Olaf vs Jinx ze wskaznikiem zwyciestwa 100.0% w porownaniu do 0.0%. Olaf skaluje sie lepiej w walkach druzynowych i walkach o cele po 25 minutach.
Kto wygrywa matchup Olaf vs Jinx?
Olaf wygrywa matchup przeciwko Jinx ze wskaznikiem zwyciestwa 66.7% w patchu 26.10 League of Legends. Przewaga 33.3 punktow procentowych oznacza, ze Olaf jest significantly faworyzowany w tym matchupie na linii na podstawie 6 przeanalizowanych gier.
Jaki jest najlepszy build Olaf przeciwko Jinx?
Najlepszy build Olaf przeciwko Jinx zawiera Rozdarte Niebo, Taniec Śmierci, Krwiożercza Hydra with Nieśmiertelna Ścieżka. 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 Olaf przeciwko Jinx?
Najlepsze runy Olaf przeciwko Jinx uzywaja drzewa glownego Precyzja z Inspiracja jako wtornym. This rune setup achieves a 100.0% win rate in the Olaf vs Jinx matchup. Zobacz pelny rozklad run w porownaniu matchupu powyzej.
Czy Olaf kontruje Jinx?
Tak, Olaf ma korzystny matchup przeciwko Jinx ze wskaznikiem zwyciestwa 66.7%. Olaf strongly counters Jinx na linii na podstawie aktualnych danych patcha 26.10.
Jak grac Olaf przeciwko Jinx?
Grajac Olaf przeciwko Jinx, wykorzystaj swoje statystyczne przewagi, tradujac agresywnie podczas korzystnych okien. You have early game priority — look for kills and zone control before first recall. Buduj polecane przedmioty i runy dla tego konkretnego matchupu, aby uzyskac najlepsze wyniki.