Brawler 16000102
Ultra LegendaryBrawler 16000102 是谁
Brawler 16000102 是稀有度 Ultra Legendary 的英雄。本页总结其当前竞争表现：最佳地图、最难克制和每周胜率趋势——全部基于最近 14 天的真实顶级 PRO 战斗计算。
在 14 天窗口中，Brawler 16000102 出现在 5,598 场战斗中，全球胜率为 71.7%，选取率为 0.9%。该选取率是顶级 PRO 玩家从所有可用英雄中选择 Brawler 16000102 的比赛的比例，因此可作为现在他/她有多元的温度计。
Brawler 16000102 属于 Ultra Legendary，是游戏中最高的稀有度，也是为了保证解锁而需要最多宝石或 Star Drop 投资的稀有度。其套件被设计为重写所属模式的规则：具有独特互动的大招、打破节奏的超级冲能，以及没有任何其他英雄拥有的小工具。在职业比赛里，他会在选秀允许队伍充分利用其特定生态位时出现。
Win Rate
71.7%
Pick Rate
0.9%
总战斗数
5,598
趋势
↓ 下降
🗺️ 最佳地图
Golden Bay
NutmegAbracadabraHyacinth HouseSidetrack💪 优势对位
Δ vs 基准胜率 (71.7%)
#16000000
#16000009
#16000007
#16000004
#16000001⚠️ 劣势对位
Δ vs 基准胜率 (71.7%)
#16000003
#16000010
#16000006
#16000008
#16000002Brawler 16000102 的最佳地图
Brawler 16000102 的最佳地图是 Hot Zone 中的 Golden Bay，贝叶斯胜率为 86.2%。这使其在该模式下高于职业平均，所以当该轮换激活时值得选择 Brawler 16000102。在 Golden Bay 上的强劲表现通常结合有利的几何（短射程或掩护）和与英雄套件相符的目标的模式。
作为第二好的选择，Brawler 16000102 在 Nutmeg(Brawl Ball) 上的胜率也达 81.4%。与最佳地图的差距通常很小；选择哪一个更多取决于敌方队伍而非英雄。
另一极端，Hideout(Bounty) 将 Brawler 16000102 的胜率降至 26.7%。如果该轮换在一次会话中出现，请选择其他英雄以免输掉比赛；最佳与最差地图的差距可达若干百分点。
克制和对局
Brawler 16000102 系统性地输给 SHELLY：在该对局记录的 158 场战斗中，其胜率降至 85.6%。如果在 draft 中看到 SHELLY 在敌方队伍，考虑不选择 Brawler 16000102 或调整游戏计划以避免共享一条线。
在相反的对局中，Brawler 16000102 也对 BROCK 苦战：在 133 场战斗中，Brawler 16000102 的胜率保持低位，约 65.6%，表明 BROCK 造成大量伤害。这类对局往往在两个英雄共享一条线时即决定比赛。
英雄对英雄的对局是本页样本最小的指标，因此请注意样本量徽章再阅读。50 场战斗的不利对局所说的不如 500 场战斗的地图。
星能、小工具与超级充能
要在当前元中最大化 Brawler 16000102 的潜力，请按与套件的协同优先升级，而不是宝石成本。星能、小工具和超级充能的级别因元而变，所以升级优先级是动态的。
作为一般规则，Brawler 16000102 的第一个赚钱升级通常是 PRO 锦标赛中选取率最高的星能，其次是最适合其角色（线、辅助或选取）的小工具。超级充能（如果存在）排在最后，因为它需要更多金币和力量点，并且只在超级槽满时才触发。
除了眼下的元之外，Brawler 16000102 的升级路径应优先安排对胜率影响最大的项目：先升 power 11，再装 gears；先解锁第一个星级能力，再考虑第二个；先攻略主小工具，再投资任何超级冲能。超级冲能消耗大量金币和能量点数，且只有在大招槽充满时才会触发，所以它们在清单中的真实优先级会落到最后。
每周元数据分析
在过去 7 天里，Brawler 16000102 的全球胜率较前 7 天下降 −6.4 点。下降在每半部分有最低样本的 14 天窗口中计算，所以不是噪声：元正朝不利于 Brawler 16000102 的方向移动，通常是由于轮换或某个克制的崛起。
7 天趋势在小型 Postgres 表中以 source=global 过滤每六小时预先计算一次。完整技术细节在方法论页面。
Brawler 16000102 页面上的所有百分比，都来自对顶级 PRO 玩家对战的采样，使用 source=global 过滤器和贝叶斯平滑，每六小时重新计算一次。如果你想理解为什么一张地图比另一张表现更好，或者轮换如何影响胜率，方法论页面逐步覆盖了技术细节。
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