lol逃跑,lol大脚会不会封号影响胜率

lol逃跑,会不会影响胜率_百度知道
lol逃跑,会不会影响胜率
提问者采纳
那给看你队友有没有赢首次逃跑不处罚,会记录扣分。
不是第一次逃跑了,如果队友赢了,怎么算呢
那应该不影响胜率但是会处罚,罚什么就不知道了。
胜率不会掉的吧
。。反正我玩人机的时候逃过
提问者评价
太给力了,你的回答完美的解决了我的问题!
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其他4条回答
会的,但是影响不大!如果退得多了会被封号几天。
赢了会不会降低胜率
会,影响%30。
赢得话怎么算呢
如果赢了会不会影响
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出门在外也不愁逃跑23场、为什么还有100%胜率?_lol吧_百度贴吧
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逃跑23场、为什么还有100%胜率?
这游戏PVP终于知道怎么...
不可能有比我更低的了吧...
哥100%的胜率,求队友,...
我有次输了一次也没记录 不知道怎么弄的BUG
逃跑不计把
不过这哥们是真NB
逃跑的算失败胜率也有99%。。
毫无PS 痕迹
就这战绩水平 ,MOLGB 战斗力早5W了 !
微笑的匹配胜率才67%就上1w战斗力了,你这还不得3W左右
楼上的什么心态 胜率过70%就不再加胜率的战斗力了
是盒子的BUG吧
lol盒子可靠吗?
神级盒子、
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为兴趣而生,贴吧更懂你。&或LOL会保持玩家的胜率在百分之50左右是不是真的_英雄联盟吧_百度贴吧
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LOL会保持玩家的胜率在百分之50左右是不是真的
肯定有许多玩家认为,连胜之后就会输,对不对大家知道英三的匹配机制不,大家先看看 英三绝不姑息 职业&坑&。所谓&一次不忠,百次不用&。玩家一旦被列入黑名单,将无法再被匹配成队友,但仍有可能以对手的形式参战。若被拉黑到一定数量,那对战时,只能与其他黑名单专业户进行匹配。采用Trueskill动态战斗力算法科学计算玩家的战斗实力,并通过强大的数据统计功能,掌握玩家的战斗习惯,给每个玩家匹配实力相当的队友和对手,避免坑的出现。动态识别和踢出挂机玩家,在出现4V5局后,补充新玩家加入,确保比赛的顺利进行。将坑货拉入黑名单,将不再只是看不到对方说话,而是真正“拜拜”不再相遇,助您永久告别不喜欢的玩家。  当一个玩家被拉黑到一定数量时,就会被系统判定为坑,他将只能和其他“坑 ”排在一起,俗称“坑戴帽”。
你们服务器觉得我能1打4...
我都特么快失去信心了。...
给我看清楚了!╰_╯╬睁大...
1挂机 2送人头 3辅助抢...
就是特么狗逼 演员多。
以召唤师之名,这不是姨...
吓的我饭都喷出来了
我差不多打了六十场排位...
虽然就玩几局英三,画面看着花哨, 眼睛好累啊。还的是LOL看着简单。但感脚英三的匹配机制好科学有木有!!
内&&容:使用签名档&&
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为兴趣而生,贴吧更懂你。&或LOL红蓝双方会不会导致胜率不公平
LOL红蓝双方会不会导致胜率不公平LPL红蓝双方会不会导致胜率不公平。公平性是体育运动和电子竞技中的基本问题。如果在一场游戏中含有任意或随机的成分,比方说,掷赢硬币会对足球比赛结果有决定性的影响的话,球员和球迷可能就都不会再对体育着迷了。游戏一直在不断发展,现有的规则不断被修改,同时又有新规则被添加进来。这使得各种各样的策略和竞争性层出不穷。在英雄联盟中,补丁被用于平衡英雄、地图元素(巨龙和男爵),以及添加或修改装备和野区。每一次改变都会让游戏的元素发生转变,这使得不同的英雄或策略有起有伏。总的来说,英雄联盟中这种频繁的变化可能是一件好事,因为这有助于促进选手和粉丝之间的动态对话,鼓励大胆的新策略,随时修正竞争上的不平衡,而且必然要求对游戏进行跟踪研究和实践。然而,在补丁的益处之外,目前的LOL仍有一个巨大的问题亟需解决:红色方与蓝色方出生位置的严重差距。图1. 红蓝双方在胜率及大小龙控制方面的差距如上图1所示,红色方与蓝色方的胜率是不平等的,我们需要引起对于竞争平衡性的重视。职业比赛中红色方仅有44%的胜率,这意味着蓝色方具有很大的优势。尽管表面上看,44%对56%还不算太糟糕,但下面的例子可以突出这种差距的重要性。在2013年,NFL(美国国家橄榄球联盟)在传统的加时规则上遇到一个问题——赢得了掷硬币的队伍会获得一个荒谬的优势,胜率令人难以置信地高(大约60%),因为加时赛规则中有“突然死亡”一条,即最先得分的队伍自动获胜。从本质上讲,掷硬币输掉的队伍没有机会通过反攻来赢得分数。公众对于这种优势的反对反映了竞争性变化的公平性是如此的重要,以至于NFL竞技委员会不得不修改加时赛规则,理由就是竞争平衡性。类似地,在LOL世界中,职业圈56%的蓝色方胜率已迫在眉睫,亟待如NFL一样的竞争性的调整来解决。那么在这些年中LOL有这么多常规补丁,为什么这种胜率还是没有变化呢?为什么没有更多的公众抗议职业比赛中这种差距呢?可能的答案是从选手和队伍统计的角度来看,他们缺乏改变红色方与蓝色方平衡的动力。首先,让我们来看看双方是否有单个选手的差距,或是一方的选手在数据上比另一方更优秀。我们通过统计击杀、死亡、助攻和击杀野怪来显示这一点。有趣的是,下面的数据表明几乎所有的统计数据都是相当的,除了蓝色方在一些额外击杀和助攻方面的微小差距。不过红色方在野怪方面略占优势,而死亡数大多数情况下是没有差别的。图2. 红蓝双方各项统计对比(百分位数:所有数据依序排列后计算累计百分位,某百分位对应的数据就称该百分位的百分位数)这张表格显示的是出生位置并不能让选手打得更好,因此我们在寻找44%对56%的主要原因时可以排除选手数据的可能性。接下来,让我们看看红蓝双方对于关键性大小龙的掌握。根据图1,无论小龙还是大龙,蓝色方都比红色方击杀的更多。根据eSportsfanz的数据,红色方仅有44%的小龙入账,而蓝色方则有56%。咦,看起来很眼熟啊……胜率也是这样哎!大龙方面,红色方48%,蓝色方52%。因此,这两个因素都是蓝色方占优,这就对总胜率产生了影响。结论:红蓝双方的数据及选手表现说明选手个体差距并不是造成胜率差距的主要因素。然而,大龙和小龙对胜率起着至关重要的作用,主要体现在队伍的出生位置上,这亟需一次竞争性的重新平衡。
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