
Swain vs Sett to a decisive matchup w LoL patch 26.17. Swain wygrywa z 58.3% win rate (+16.7%) przeciwko Sett na podstawie 12 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 Sett.
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.

Starcie Swain vs Sett to decydujące starcie w rankingowej grze League of Legends. Na podstawie analizy 12 ostatnich meczów, Swain wygrywa ze współczynnikiem wygranych 58.3% w porównaniu do 41.7% Sett, dając Swain przewagę 16.7 punktów procentowych. Swain dominuje na każdym etapie — od wczesnego liniowania po późne walki zespołowe. Ta stała przewaga utrudnia graczom Sett znalezienie korzystnych okien, więc strategie zależne od zespołu i unikanie konfrontacji solo są niezbędne. Najbardziej znacząca statystyczna różnica dotyczy kontrola tłumu, gdzie Swain prowadzi o 0.8s CC/min — różnica, która mocno wpływa na wynik wymian i potyczek. Gracze Swain mogą pewnie wybierać przeciwko Sett i grać agresywnie od poziomu 1. Staraj się ustanowić dominację na linii wcześnie poprzez korzystne wymiany i odsuwaj Sett 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.
Swain jest faworyzowany podczas fazy liniowania przeciwko Sett, wygrywając 3 z 5 kluczowych kategorii statystycznych. Swain ma przewagi w farmienie, obrażenia i kontrola tłumu, czyniąc go silniejszym lanerem w tym starciu.
Pancerniaki to optymalny wybór butów przeciwko Sett, zapewniający mobilność i statystyki, których Swain najbardziej potrzebuje w tym starciu. Najlepiej działające główne przedmioty dla Swain przeciwko Sett to Udręka Liandry'ego, Klepsydra Zhonyi i Kryształowy Kostur Rylai. Ta kombinacja daje Swain efektywną równowagę obrażeń, przetrwania i użyteczności dla tego starcia. Ten build osiąga solidny współczynnik wygranych 50.0% w 2 grach, udowadniając że jest niezawodną ścieżką przedmiotów podczas starcia z Sett. Dostosowania mogą być potrzebne w zależności od składów drużyn i stanu gry, ale ten build zapewnia najsilniejszy fundament dla starcia Swain vs Sett.
Swain dominuje we wczesnej grze (pierwsze 15 minut) z imponującym współczynnikiem wygranych 60.0% — 20.0 punktów procentowych przewagi nad Sett. Ta jednostronna wczesna gra oznacza, że Swain może dyktować tempo linii od poziomu 1, kontrolując wymiany, stan fali i priorytet rzeki.
Swain jest znacznie lepszy w późnej grze (25+ minut), chwaląc się współczynnikiem wygranych 57.1% — 14.3 punktów powyżej Sett. Przedłużone gry mocno faworyzują Swain, którego zestaw i skalowanie czynią go dominującą siłą w walkach zespołowych i kontroli celów.
Swain utrzymuje przewagę na każdym etapie gry, czyniąc to konsekwentnie korzystnym starciem od linii po późne walki zespołowe. Gracze Sett powinni szukać outplayów, strategii zależnych od zespołu i picków zamiast polegać na skalowaniu aby wygrać to starcie.
Granie z Precyzja głównymi i Determinacja pobocznymi pozwala Swain wykorzystać swoją przewagę przeciwko Sett, wzmacniając mocne strony które czynią to starcie korzystnym.
Dane matchupow Swain dla patcha 26.17 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 49.21% | 126 | 1.9 | 620 | 9393 | 56.5% | 42.2% | |
| 53.78% | 119 | 2.3 | 663 | 10 847 | 51.4% | 54.9% | |
| 52.58% | 97 | 1.7 | 697 | 9825 | 62.5% | 42.9% | |
| 48.75% | 80 | 1.9 | 721 | 9567 | 58.3% | 34.4% | |
| 55.70% | 79 | 1.7 | 741 | 10 200 | 55.9% | 55.6% | |
| 52.38% | 63 | 1.8 | 692 | 9539 | 44.4% | 58.3% | |
| 51.67% | 60 | 1.8 | 616 | 9690 | 50.0% | 52.8% | |
| 48.98% | 49 | 2.1 | 726 | 10 015 | 37.5% | 60.0% | |
| 52.17% | 46 | 2.0 | 603 | 9701 | 40.9% | 62.5% | |
| 61.36% | 44 | 1.6 | 647 | 9420 | 50.0% | 72.7% | |
| 51.16% | 43 | 6.2 | 928 | 12 008 | 48.0% | 55.6% | |
| 50.00% | 42 | 1.8 | 597 | 9601 | 47.1% | 52.0% | |
| 57.14% | 42 | 1.7 | 579 | 9202 | 61.9% | 52.4% | |
| 64.29% | 42 | 1.9 | 767 | 9665 | 72.7% | 55.0% | |
| 40.00% | 40 | 1.8 | 518 | 8571 | 25.0% | 62.5% | |
| 61.54% | 39 | 1.8 | 710 | 10 507 | 75.0% | 52.2% | |
| 47.37% | 38 | 2.1 | 874 | 9773 | 60.0% | 39.1% | |
| 51.35% | 37 | 2.8 | 718 | 10 272 | 50.0% | 52.4% | |
| 51.35% | 37 | 1.9 | 679 | 9564 | 52.4% | 50.0% | |
| 43.24% | 37 | 2.3 | 692 | 10 778 | 40.0% | 45.5% | |
| 47.06% | 34 | 4.9 | 858 | 12 307 | 33.3% | 54.5% | |
| 73.53% | 34 | 5.8 | 1032 | 12 384 | 75.0% | 71.4% | |
| 42.42% | 33 | 5.6 | 910 | 12 926 | 27.3% | 50.0% | |
| 50.00% | 32 | 1.8 | 698 | 10 472 | 57.1% | 44.4% | |
| 33.33% | 30 | 2.0 | 730 | 9055 | 35.3% | 30.8% | |
| 59.26% | 27 | 5.7 | 912 | 11 939 | 60.0% | 58.8% | |
| 59.26% | 27 | 1.8 | 821 | 10 711 | 69.2% | 50.0% | |
| 66.67% | 27 | 5.8 | 962 | 13 364 | 62.5% | 68.4% | |
| 59.26% | 27 | 4.2 | 763 | 12 084 | 50.0% | 66.7% | |
| 50.00% | 26 | 5.5 | 768 | 11 495 | 50.0% | 50.0% | |
| 38.46% | 26 | 4.5 | 760 | 10 830 | 45.5% | 33.3% | |
| 36.00% | 25 | 1.7 | 536 | 8067 | 42.9% | 27.3% | |
| 29.17% | 24 | 2.0 | 841 | 11 256 | 0.0% | 38.9% | |
| 34.78% | 23 | 1.6 | 627 | 9972 | 50.0% | 23.1% | |
| 42.86% | 21 | 1.8 | 684 | 9812 | 41.7% | 44.4% | |
| 52.38% | 21 | 5.5 | 861 | 10 896 | 40.0% | 63.6% | |
| 33.33% | 21 | 2.1 | 727 | 10 122 | 25.0% | 38.5% | |
| 38.10% | 21 | 2.0 | 719 | 10 361 | 66.7% | 26.7% | |
| 52.38% | 21 | 2.9 | 613 | 9728 | 40.0% | 63.6% | |
| 50.00% | 18 | 5.6 | 629 | 9857 | 41.7% | 66.7% | |
| 44.44% | 18 | 3.7 | 767 | 10 069 | 44.4% | 44.4% | |
| 61.11% | 18 | 4.8 | 870 | 10 966 | 28.6% | 81.8% | |
| 64.71% | 17 | 6.5 | 866 | 10 813 | 75.0% | 55.6% | |
| 47.06% | 17 | 5.7 | 742 | 10 571 | 50.0% | 42.9% | |
| 52.94% | 17 | 6.1 | 846 | 11 418 | 50.0% | 54.5% | |
| 41.18% | 17 | 5.6 | 1009 | 12 062 | 37.5% | 44.4% | |
| 43.75% | 16 | 4.0 | 1058 | 9730 | 44.4% | 42.9% | |
| 56.25% | 16 | 6.3 | 1107 | 12 343 | 57.1% | 55.6% | |
| 50.00% | 16 | 6.6 | 910 | 10 130 | 12.5% | 87.5% | |
| 68.75% | 16 | 5.9 | 897 | 12 541 | 66.7% | 70.0% | |
| 43.75% | 16 | 1.6 | 663 | 10 157 | 60.0% | 36.4% | |
| 46.67% | 15 | 2.8 | 596 | 9563 | 33.3% | 66.7% | |
| 73.33% | 15 | 1.9 | 770 | 10 016 | 83.3% | 66.7% | |
| 20.00% | 15 | 6.1 | 864 | 12 185 | 16.7% | 22.2% | |
| 80.00% | 15 | 5.3 | 1011 | 10 979 | 100.0% | 66.7% | |
| 42.86% | 14 | 6.1 | 941 | 11 663 | 50.0% | 33.3% | |
| 64.29% | 14 | 5.2 | 858 | 11 400 | 40.0% | 77.8% | |
| 58.33% | 12 | 5.3 | 852 | 10 780 | 66.7% | 50.0% | |
| 50.00% | 12 | 1.9 | 753 | 9348 | 42.9% | 60.0% | |
| 50.00% | 12 | 1.6 | 784 | 10 014 | 60.0% | 42.9% | |
| 58.33% | 12 | 4.5 | 860 | 11 043 | 60.0% | 57.1% | |
| 33.33% | 12 | 4.8 | 925 | 10 726 | 50.0% | 16.7% | |
| 18.18% | 11 | 5.4 | 708 | 9891 | 0.0% | 33.3% | |
| 45.45% | 11 | 6.4 | 840 | 10 138 | 60.0% | 33.3% | |
| 63.64% | 11 | 2.7 | 743 | 11 640 | 66.7% | 62.5% | |
| 45.45% | 11 | 4.2 | 791 | 10 403 | 25.0% | 57.1% | |
| 54.55% | 11 | 3.5 | 647 | 9412 | 60.0% | 50.0% | |
| 70.00% | 10 | 7.0 | 917 | 12 507 | 100.0% | 25.0% | |
| 30.00% | 10 | 4.9 | 850 | 9072 | 40.0% | 20.0% | |
| 50.00% | 10 | 4.6 | 969 | 11 958 | 40.0% | 60.0% | |
| 70.00% | 10 | 6.2 | 881 | 11 377 | 60.0% | 80.0% | |
| 40.00% | 10 | 6.3 | 764 | 10 054 | 57.1% | 0.0% | |
| 60.00% | 10 | 1.7 | 796 | 10 419 | 80.0% | 40.0% | |
| 22.22% | 9 | 5.8 | 971 | 12 855 | 50.0% | 0.0% | |
| 55.56% | 9 | 4.9 | 934 | 10 515 | 60.0% | 50.0% | |
| 66.67% | 9 | 5.8 | 864 | 11 367 | 50.0% | 71.4% | |
| 44.44% | 9 | 4.1 | 798 | 9696 | 50.0% | 33.3% | |
| 66.67% | 9 | 5.8 | 941 | 12 285 | 100.0% | 40.0% | |
| 55.56% | 9 | 1.8 | 574 | 9461 | 60.0% | 50.0% | |
| 62.50% | 8 | 6.1 | 733 | 11 757 | 40.0% | 100.0% | |
| 50.00% | 8 | 5.9 | 860 | 11 579 | 25.0% | 75.0% | |
| 62.50% | 8 | 3.0 | 848 | 9718 | 50.0% | 100.0% | |
| 75.00% | 8 | 1.8 | 643 | 12 226 | 100.0% | 60.0% | |
| 50.00% | 8 | 5.8 | 880 | 11 825 | 66.7% | 40.0% | |
| 75.00% | 8 | 4.2 | 870 | 12 182 | 50.0% | 83.3% | |
| 37.50% | 8 | 5.3 | 778 | 10 090 | 50.0% | 33.3% | |
| 42.86% | 7 | 2.4 | 883 | 11 515 | 25.0% | 66.7% | |
| 28.57% | 7 | 5.7 | 1027 | 12 659 | 66.7% | 0.0% | |
| 57.14% | 7 | 4.8 | 901 | 10 349 | 33.3% | 75.0% | |
| 28.57% | 7 | 5.5 | 746 | 10 943 | 33.3% | 25.0% | |
| 71.43% | 7 | 5.8 | 733 | 8972 | 83.3% | 0.0% | |
| 57.14% | 7 | 4.7 | 649 | 10 121 | 66.7% | 50.0% | |
| 33.33% | 6 | 6.4 | 907 | 11 863 | 0.0% | 40.0% | |
| 33.33% | 6 | 5.7 | 917 | 9993 | 33.3% | 33.3% | |
| 16.67% | 6 | 4.6 | 930 | 10 960 | 0.0% | 33.3% | |
| 66.67% | 6 | 2.4 | 652 | 8846 | 50.0% | 100.0% | |
| 16.67% | 6 | 6.3 | 865 | 10 225 | 25.0% | 0.0% | |
| 66.67% | 6 | 4.5 | 736 | 9787 | 66.7% | 66.7% | |
| 16.67% | 6 | 1.7 | 699 | 9640 | 0.0% | 50.0% | |
| 33.33% | 6 | 1.6 | 663 | 8082 | 0.0% | 66.7% | |
| 50.00% | 6 | 5.2 | 775 | 9672 | 33.3% | 66.7% | |
| 50.00% | 6 | 6.4 | 966 | 13 360 | 50.0% | 50.0% | |
| 50.00% | 6 | 6.4 | 950 | 12 989 | 33.3% | 66.7% | |
| 20.00% | 5 | 5.8 | 588 | 9662 | 33.3% | 0.0% | |
| 20.00% | 5 | 5.0 | 895 | 12 008 | 0.0% | 33.3% | |
| 20.00% | 5 | 5.7 | 782 | 9629 | 33.3% | 0.0% | |
| 40.00% | 5 | 7.0 | 846 | 12 278 | 66.7% | 0.0% | |
| 20.00% | 5 | 6.2 | 862 | 10 133 | 0.0% | 50.0% | |
| 60.00% | 5 | 3.1 | 653 | 11 250 | 100.0% | 33.3% | |
| 80.00% | 5 | 6.3 | 832 | 10 643 | 75.0% | 100.0% | |
| 20.00% | 5 | 4.9 | 1062 | 7247 | 25.0% | 0.0% | |
| 100.00% | 5 | 6.7 | 699 | 10 762 | 100.0% | 100.0% | |
| 60.00% | 5 | 6.0 | 920 | 14 415 | 66.7% | 50.0% | |
| 60.00% | 5 | 5.8 | 839 | 11 354 | 50.0% | 66.7% | |
| 100.00% | 5 | 5.3 | 985 | 11 048 | 100.0% | 100.0% | |
| 20.00% | 5 | 2.4 | 757 | 10 563 | 50.0% | 0.0% | |
Nakładki w czasie rzeczywistym, automatyczne śledzenie meczów i ekskluzywne narzędzia — wszystko, czego potrzebujesz, by piąć się w rankingu, za darmo na twoim PC.
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 wygrywa matchup Swain vs Sett ze wskaznikiem zwyciestwa 58.3% w porownaniu do 41.7% Sett, roznica 16.7 punktow procentowych. Te dane oparte sa na 12 ostatnich grach rankingowych w patchu 26.17.
We wczesnej grze Swain ma przewage nad Sett z wskaznikiem zwyciestwa 60.0% versus 40.0%. Gracze Swain powinni wykorzystywac swoja przewage na linii poprzez agresywne tradowanie i kontrole fal w pierwszych 15 minutach.
W poznej grze Swain przejmuje matchup Swain vs Sett ze wskaznikiem zwyciestwa 57.1% w porownaniu do 42.9%. Swain skaluje sie lepiej w walkach druzynowych i walkach o cele po 25 minutach.
Swain wygrywa matchup przeciwko Sett ze wskaznikiem zwyciestwa 58.3% w patchu 26.17 League of Legends. Przewaga 16.7 punktow procentowych oznacza, ze Swain jest significantly faworyzowany w tym matchupie na linii na podstawie 12 przeanalizowanych gier.
Najlepszy build Swain przeciwko Sett zawiera Udręka Liandry'ego, Klepsydra Zhonyi, Kryształowy Kostur Rylai with Pancerniaki. This build achieves a 50.0% win rate in the matchup. Sprawdz rozklad matchupu powyzej, aby zobaczyc pelna sciezke przedmiotow i kolejnosc buildu.
Najlepsze runy Swain przeciwko Sett uzywaja drzewa glownego Precyzja z Determinacja jako wtornym. This rune setup achieves a 80.0% win rate in the Swain vs Sett matchup. Zobacz pelny rozklad run w porownaniu matchupu powyzej.
Tak, Swain ma korzystny matchup przeciwko Sett ze wskaznikiem zwyciestwa 58.3%. Swain strongly counters Sett na linii na podstawie aktualnych danych patcha 26.17.
Grajac Swain przeciwko Sett, 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.
Aplikacja desktopowa działa tylko na Windowsie — wyślij sobie link i zainstaluj ją przy komputerze.