Swainvs Olaf
Swain vs Olaf to a very close matchup w LoL patch 26.11. Swain wygrywa z 50.0% win rate (+0.0%) przeciwko Olaf na podstawie 6 gier. Swain holds the advantage in both the early and late game. Poniżej znajdziesz najlepszy build Swain, runy, statystyki linii i strategie dla matchupu Swain vs Olaf.
Analiza matchupu Swain
Użyj menu rozwijanego, aby wybrać przeciwnika i zobaczyć szczegółową analizę, jak Swain 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 Swain vs Olaf?
Podsumowanie starcia Swain vs Olaf
Starcie Swain vs Olaf to zasadniczo starcie na rzut monetą w rankingowej grze League of Legends. Na podstawie analizy 6 ostatnich meczów, Swain wygrywa ze współczynnikiem wygranych 50.0% w porównaniu do 50.0% Olaf, dając Swain przewagę 0.0 punktów procentowych. Swain ma niewielką przewagę zarówno we wczesnej jak i późnej grze, ale marginesy są wystarczająco wąskie, że indywidualne umiejętności i uwaga dżunglera często decydują o wyniku. Olaf wciąż może znajdować okna poprzez outplaye i koordynację zespołową. Najbardziej znacząca statystyczna różnica dotyczy kontrola tłumu, gdzie Swain prowadzi o 0.9s CC/min — różnica, która mocno wpływa na wynik wymian i potyczek. Swain ma statystyczną przewagę, ale margines jest wystarczająco bliski, że szanowanie mocnych stron Olaf jest ważne. Wymieniaj się gdy cooldowny są korzystne, śledź wrogiego dżunglera i buduj w kierunku swoich najsilniejszych skoków przedmiotowych aby przekształcić niewielką przewagę w decydujące prowadzenie. 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 Swain vs Olaf
Olaf jest faworyzowany podczas fazy liniowania przeciwko Swain, wygrywając 3 z 5 kluczowych kategorii statystycznych. Olaf ma przewagi w obrażenia, dochód złota i sustain, czyniąc go silniejszym lanerem w tym starciu.
Best Swain Build Against Olaf
Pancerniaki to optymalny wybór butów przeciwko Olaf, zapewniający mobilność i statystyki, których Swain najbardziej potrzebuje w tym starciu. Najlepiej działające główne przedmioty dla Swain przeciwko Olaf to Klepsydra Zhonyi, Kryształowy Kostur Rylai i Oblicze Ducha. Ta kombinacja daje Swain 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 Swain vs Olaf.
Early Game vs Late Game
Swain50.0%
Olaf50.0%Swain50.0%Olaf50.0%Wczesna gra (pierwsze 15 minut) to rzut monetą między Swain a Olaf, z Swain trzymającym minimalną przewagę współczynnika wygranych 50.0% (+0.0%). Indywidualne umiejętności i bliskość dżungli będą ważniejsze niż przewaga bohatera we wczesnej fazie liniowania.
Późna gra (25+ minut) jest równo zbalansowana, z Swain na 50.0% współczynnika wygranych — tylko 0.0 punktów przed Olaf. Wykonanie walk zespołowych i gra makro decydują o zwycięzcy na tym etapie, nie przewaga starcia bohaterów.
To starcie jest niezwykle wyrównane na każdym etapie gry. Ani Swain ani Olaf nie ma przewagi specyficznej dla fazy, czyniąc to czystym starciem umiejętności gdzie indywidualna mechanika, podejmowanie decyzji i koordynacja zespołowa decydują o wyniku.
Best Swain Runes Against Olaf
Czarnoksięstwo
Determinacja
Kombinacja Czarnoksięstwo głównych z Determinacja pobocznymi pomaga Swain zmaksymalizować swój potencjał w tym zaciekle spornym starciu, zapewniając odpowiednią mieszankę narzędzi ofensywnych i defensywnych aby przewyższyć Olaf.
Dane matchupow Swain dla patcha 26.11 League of Legends. Ponizszatabela pokazuje wskaznik wygranych Swain, roznice w zlocie i statystyki wydajnosci przeciwko kazdemu czempionowi w aktualnej mecie. Kliknij nazwe czempiona, aby zobaczyc szczegolowy rozklad, w tym najlepszy build Swain, 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 45.15% | 237 | 2.0 | 657 | 9,786 | 45.2% | 45.1% | |
| 49.12% | 228 | 2.3 | 676 | 10,006 | 46.4% | 51.7% | |
| 60.84% | 166 | 1.8 | 770 | 9,842 | 70.4% | 51.8% | |
| 54.66% | 161 | 1.7 | 745 | 9,169 | 57.9% | 51.8% | |
| 63.13% | 160 | 1.9 | 824 | 10,248 | 62.5% | 63.8% | |
| 48.34% | 151 | 2.1 | 674 | 9,575 | 50.8% | 46.7% | |
| 45.77% | 142 | 3.0 | 750 | 10,946 | 43.4% | 47.2% | |
| 44.63% | 121 | 2.3 | 750 | 10,358 | 47.2% | 42.6% | |
| 52.38% | 105 | 1.8 | 674 | 9,159 | 45.6% | 60.4% | |
| 44.33% | 97 | 2.3 | 670 | 9,848 | 43.8% | 44.9% | |
| 50.00% | 96 | 5.9 | 857 | 12,381 | 47.5% | 51.8% | |
| 44.09% | 93 | 1.8 | 640 | 8,647 | 40.8% | 47.7% | |
| 58.70% | 92 | 5.1 | 875 | 12,107 | 60.4% | 56.8% | |
| 55.95% | 84 | 2.5 | 805 | 10,795 | 58.1% | 54.7% | |
| 53.66% | 82 | 6.0 | 1,048 | 13,238 | 63.0% | 49.1% | |
| 55.56% | 81 | 1.9 | 884 | 9,301 | 53.9% | 57.1% | |
| 59.74% | 77 | 6.0 | 929 | 12,205 | 74.3% | 47.6% | |
| 51.35% | 74 | 5.9 | 912 | 11,782 | 58.8% | 45.0% | |
| 54.05% | 74 | 1.8 | 781 | 9,663 | 59.0% | 48.6% | |
| 54.79% | 73 | 3.0 | 692 | 10,424 | 61.3% | 50.0% | |
| 54.79% | 73 | 5.5 | 896 | 12,700 | 62.1% | 50.0% | |
| 54.17% | 72 | 3.1 | 784 | 10,619 | 58.6% | 51.2% | |
| 33.33% | 72 | 1.7 | 630 | 9,578 | 44.4% | 26.7% | |
| 46.15% | 65 | 1.7 | 729 | 9,202 | 66.7% | 28.6% | |
| 46.88% | 64 | 1.8 | 716 | 10,191 | 30.4% | 56.1% | |
| 59.68% | 62 | 5.4 | 881 | 11,666 | 67.9% | 52.9% | |
| 56.45% | 62 | 1.8 | 851 | 10,103 | 77.4% | 35.5% | |
| 52.46% | 61 | 1.8 | 742 | 11,198 | 40.0% | 61.1% | |
| 47.54% | 61 | 1.6 | 687 | 9,137 | 37.5% | 58.6% | |
| 60.00% | 60 | 5.0 | 792 | 11,352 | 56.5% | 62.2% | |
| 51.67% | 60 | 1.7 | 664 | 10,177 | 55.6% | 50.0% | |
| 47.37% | 57 | 1.9 | 643 | 10,211 | 52.6% | 44.7% | |
| 51.79% | 56 | 5.8 | 912 | 11,210 | 60.0% | 45.2% | |
| 47.27% | 55 | 6.2 | 1,009 | 11,852 | 45.8% | 48.4% | |
| 46.30% | 54 | 4.7 | 954 | 10,129 | 43.3% | 50.0% | |
| 46.30% | 54 | 2.5 | 837 | 11,216 | 50.0% | 44.4% | |
| 53.85% | 52 | 1.9 | 616 | 10,562 | 52.4% | 54.8% | |
| 44.23% | 52 | 1.8 | 856 | 9,637 | 54.2% | 35.7% | |
| 55.77% | 52 | 1.8 | 732 | 9,467 | 42.1% | 63.6% | |
| 32.00% | 50 | 5.9 | 842 | 10,853 | 16.7% | 40.6% | |
| 42.86% | 49 | 5.9 | 883 | 12,597 | 38.9% | 45.2% | |
| 54.17% | 48 | 5.9 | 807 | 10,932 | 59.1% | 50.0% | |
| 45.83% | 48 | 2.0 | 816 | 9,579 | 54.5% | 38.5% | |
| 51.06% | 47 | 2.0 | 719 | 9,490 | 72.7% | 32.0% | |
| 50.00% | 46 | 6.2 | 881 | 12,760 | 52.6% | 48.1% | |
| 58.14% | 43 | 5.3 | 866 | 11,035 | 50.0% | 66.7% | |
| 53.49% | 43 | 5.7 | 794 | 10,307 | 54.5% | 52.4% | |
| 47.62% | 42 | 5.0 | 828 | 10,902 | 38.9% | 54.2% | |
| 60.00% | 40 | 5.7 | 993 | 11,838 | 44.4% | 72.7% | |
| 54.29% | 35 | 6.5 | 836 | 11,192 | 44.4% | 64.7% | |
| 45.71% | 35 | 1.8 | 646 | 9,594 | 69.2% | 31.8% | |
| 39.39% | 33 | 4.6 | 919 | 11,034 | 60.0% | 30.4% | |
| 46.88% | 32 | 5.9 | 997 | 12,173 | 52.4% | 36.4% | |
| 29.03% | 31 | 1.7 | 800 | 8,923 | 26.7% | 31.3% | |
| 33.33% | 30 | 5.8 | 762 | 11,517 | 33.3% | 33.3% | |
| 56.67% | 30 | 5.7 | 969 | 12,296 | 42.9% | 60.9% | |
| 56.67% | 30 | 5.5 | 978 | 11,137 | 50.0% | 61.1% | |
| 56.67% | 30 | 2.1 | 763 | 9,568 | 50.0% | 61.1% | |
| 51.72% | 29 | 5.7 | 971 | 12,429 | 70.0% | 42.1% | |
| 53.57% | 28 | 6.3 | 760 | 10,435 | 35.7% | 71.4% | |
| 53.57% | 28 | 4.7 | 910 | 11,817 | 62.5% | 41.7% | |
| 46.43% | 28 | 5.3 | 1,046 | 11,933 | 36.4% | 52.9% | |
| 34.62% | 26 | 5.7 | 891 | 12,452 | 33.3% | 35.7% | |
| 72.00% | 25 | 6.0 | 946 | 11,973 | 69.2% | 75.0% | |
| 60.00% | 25 | 5.5 | 759 | 9,163 | 53.9% | 66.7% | |
| 56.00% | 25 | 6.1 | 950 | 13,153 | 44.4% | 62.5% | |
| 33.33% | 24 | 6.0 | 968 | 11,947 | 37.5% | 31.3% | |
| 58.33% | 24 | 2.1 | 733 | 11,523 | 55.6% | 60.0% | |
| 33.33% | 24 | 6.5 | 806 | 9,749 | 30.8% | 36.4% | |
| 45.83% | 24 | 5.6 | 870 | 9,034 | 42.9% | 50.0% | |
| 60.87% | 23 | 6.6 | 884 | 12,858 | 76.9% | 40.0% | |
| 56.52% | 23 | 5.6 | 886 | 9,684 | 57.1% | 55.6% | |
| 34.78% | 23 | 4.1 | 1,057 | 10,124 | 40.0% | 30.8% | |
| 54.55% | 22 | 4.6 | 943 | 11,045 | 60.0% | 42.9% | |
| 54.55% | 22 | 5.6 | 792 | 11,489 | 83.3% | 43.8% | |
| 77.27% | 22 | 2.0 | 777 | 10,115 | 75.0% | 78.6% | |
| 59.09% | 22 | 4.2 | 807 | 11,666 | 50.0% | 64.3% | |
| 47.62% | 21 | 6.0 | 896 | 13,025 | 55.6% | 41.7% | |
| 52.38% | 21 | 3.6 | 687 | 9,781 | 33.3% | 60.0% | |
| 47.62% | 21 | 6.1 | 1,200 | 11,161 | 58.3% | 33.3% | |
| 52.38% | 21 | 4.2 | 824 | 9,501 | 41.7% | 66.7% | |
| 66.67% | 21 | 5.6 | 972 | 11,396 | 72.7% | 60.0% | |
| 65.00% | 20 | 5.5 | 918 | 10,373 | 70.0% | 60.0% | |
| 57.89% | 19 | 6.1 | 803 | 13,000 | 57.1% | 58.3% | |
| 31.58% | 19 | 4.9 | 904 | 10,867 | 50.0% | 23.1% | |
| 52.94% | 17 | 6.5 | 1,102 | 14,560 | 75.0% | 46.1% | |
| 35.29% | 17 | 5.6 | 656 | 10,742 | 55.6% | 12.5% | |
| 68.75% | 16 | 6.6 | 968 | 11,303 | 75.0% | 62.5% | |
| 66.67% | 15 | 6.6 | 825 | 12,639 | 71.4% | 62.5% | |
| 60.00% | 15 | 5.3 | 907 | 11,206 | 57.1% | 62.5% | |
| 26.67% | 15 | 1.8 | 665 | 9,056 | 50.0% | 11.1% | |
| 73.33% | 15 | 5.0 | 1,007 | 10,962 | 100.0% | 63.6% | |
| 53.33% | 15 | 4.9 | 842 | 10,936 | 50.0% | 55.6% | |
| 46.67% | 15 | 6.1 | 835 | 10,996 | 44.4% | 50.0% | |
| 66.67% | 15 | 6.4 | 942 | 11,361 | 85.7% | 50.0% | |
| 46.67% | 15 | 6.1 | 669 | 9,152 | 33.3% | 66.7% | |
| 57.14% | 14 | 5.9 | 1,056 | 12,331 | 40.0% | 66.7% | |
| 35.71% | 14 | 5.8 | 899 | 10,571 | 40.0% | 33.3% | |
| 28.57% | 14 | 5.4 | 732 | 10,219 | 0.0% | 40.0% | |
| 42.86% | 14 | 5.6 | 925 | 12,286 | 50.0% | 40.0% | |
| 38.46% | 13 | 5.3 | 756 | 9,810 | 20.0% | 50.0% | |
| 84.62% | 13 | 5.7 | 1,111 | 10,308 | 100.0% | 71.4% | |
| 23.08% | 13 | 6.0 | 977 | 12,689 | 40.0% | 12.5% | |
| 61.54% | 13 | 6.7 | 855 | 7,143 | 66.7% | 50.0% | |
| 46.15% | 13 | 5.8 | 796 | 11,258 | 66.7% | 28.6% | |
| 69.23% | 13 | 5.8 | 803 | 11,675 | 71.4% | 66.7% | |
| 58.33% | 12 | 5.7 | 1,036 | 11,304 | 100.0% | 37.5% | |
| 58.33% | 12 | 5.6 | 919 | 8,999 | 57.1% | 60.0% | |
| 36.36% | 11 | 6.1 | 1,004 | 12,665 | 50.0% | 33.3% | |
| 54.55% | 11 | 5.7 | 1,008 | 12,544 | 50.0% | 57.1% | |
| 54.55% | 11 | 4.5 | 882 | 10,298 | 83.3% | 20.0% | |
| 27.27% | 11 | 5.0 | 865 | 10,399 | 50.0% | 14.3% | |
| 30.00% | 10 | 4.9 | 930 | 12,519 | 0.0% | 37.5% | |
| 50.00% | 10 | 6.0 | 879 | 10,082 | 20.0% | 80.0% | |
| 30.00% | 10 | 3.8 | 654 | 9,889 | 20.0% | 40.0% | |
| 60.00% | 10 | 5.6 | 990 | 12,037 | 60.0% | 60.0% | |
| 60.00% | 10 | 6.2 | 787 | 10,266 | 60.0% | 60.0% | |
| 70.00% | 10 | 2.5 | 912 | 10,807 | 83.3% | 50.0% | |
| 40.00% | 10 | 6.4 | 1,125 | 12,227 | 25.0% | 50.0% | |
| 70.00% | 10 | 5.1 | 895 | 9,897 | 57.1% | 100.0% | |
| 20.00% | 10 | 5.9 | 707 | 10,047 | 0.0% | 40.0% | |
| 66.67% | 9 | 5.8 | 876 | 10,491 | 50.0% | 80.0% | |
| 33.33% | 9 | 5.9 | 873 | 10,865 | 50.0% | 20.0% | |
| 55.56% | 9 | 6.4 | 1,089 | 13,619 | 50.0% | 60.0% | |
| 44.44% | 9 | 1.7 | 731 | 11,944 | 0.0% | 50.0% | |
| 22.22% | 9 | 1.8 | 661 | 8,244 | 25.0% | 20.0% | |
| 55.56% | 9 | 5.6 | 928 | 11,608 | 100.0% | 50.0% | |
| 44.44% | 9 | 5.9 | 1,252 | 9,586 | 20.0% | 75.0% | |
| 50.00% | 8 | 6.4 | 822 | 11,683 | 50.0% | 50.0% | |
| 42.86% | 7 | 5.6 | 798 | 9,870 | 50.0% | 33.3% | |
| 71.43% | 7 | 5.9 | 853 | 11,833 | 33.3% | 100.0% | |
| 66.67% | 6 | 5.7 | 778 | 9,831 | 33.3% | 100.0% | |
| 66.67% | 6 | 6.9 | 1,134 | 11,590 | 100.0% | 33.3% | |
| 83.33% | 6 | 1.9 | 641 | 10,907 | 100.0% | 75.0% | |
| 33.33% | 6 | 5.5 | 911 | 12,990 | 0.0% | 50.0% | |
| 33.33% | 6 | 3.5 | 853 | 10,946 | 33.3% | 33.3% | |
| 50.00% | 6 | 6.8 | 770 | 9,475 | 50.0% | 50.0% | |
| 80.00% | 5 | 5.2 | 814 | 9,823 | 75.0% | 100.0% | |
| 100.00% | 5 | 5.9 | 776 | 13,000 | 100.0% | 100.0% | |
| 60.00% | 5 | 5.1 | 856 | 10,501 | 33.3% | 100.0% | |
| 60.00% | 5 | 1.8 | 833 | 12,008 | 0.0% | 75.0% | |
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.
Swain vs Olaf - Często Zadawane Pytania
Jak radzi sobie Swain przeciwko Olaf w League of Legends?
Swain wygrywa matchup Swain vs Olaf ze wskaznikiem zwyciestwa 50.0% w porownaniu do 50.0% Olaf, roznica 0.0 punktow procentowych. Te dane oparte sa na 6 ostatnich grach rankingowych w patchu 26.11.
Jak radzi sobie Swain przeciwko Olaf we wczesnej grze?
We wczesnej grze Swain ma przewage nad Olaf z wskaznikiem zwyciestwa 50.0% versus 50.0%. Gracze Swain powinni wykorzystywac swoja przewage na linii poprzez agresywne tradowanie i kontrole fal w pierwszych 15 minutach.
Jak radzi sobie Swain przeciwko Olaf w poznej grze?
W poznej grze Swain przejmuje matchup Swain vs Olaf ze wskaznikiem zwyciestwa 50.0% w porownaniu do 50.0%. Swain skaluje sie lepiej w walkach druzynowych i walkach o cele po 25 minutach.
Kto wygrywa matchup Swain vs Olaf?
Swain wygrywa matchup przeciwko Olaf ze wskaznikiem zwyciestwa 50.0% w patchu 26.11 League of Legends. Przewaga 0.0 punktow procentowych oznacza, ze Swain jest slightly faworyzowany w tym matchupie na linii na podstawie 6 przeanalizowanych gier.
Jaki jest najlepszy build Swain przeciwko Olaf?
Najlepszy build Swain przeciwko Olaf zawiera Klepsydra Zhonyi, Kryształowy Kostur Rylai, Oblicze Ducha 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 Swain przeciwko Olaf?
Najlepsze runy Swain przeciwko Olaf uzywaja drzewa glownego Czarnoksięstwo z Determinacja jako wtornym. This rune setup achieves a 100.0% win rate in the Swain vs Olaf matchup. Zobacz pelny rozklad run w porownaniu matchupu powyzej.
Czy Swain kontruje Olaf?
Tak, Swain ma korzystny matchup przeciwko Olaf ze wskaznikiem zwyciestwa 50.0%. Swain slightly edges out Olaf na linii na podstawie aktualnych danych patcha 26.11.
Jak grac Swain przeciwko Olaf?
Grajac Swain przeciwko Olaf, 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.