ADC碰到對面一個特別肥的妖姬怎麼辦?

夢鯉本鯉


作為一個資深lol玩家我來跟你講講碰到一個特別肥的妖姬怎麼辦

從s2一直玩到現在 見證過太多英雄起起落落 一代版本一代神 可以這麼說 以前靠著一個ADC可以翻盤 現在這版本靠著一個特別肥的AD基本改變不了什麼戰局 現在不像以前了 ADC已經不當人了 別說碰到一個特別肥的妖姬 就算是碰到一個特別肥的輔助來到你跟前你都得交個閃現...所以就知道現在ADC什麼位置了吧 更何況妖姬不像其他中單法師技能需要打全套 妖姬是個非常靈活的刺客 一個QRW就掛了

所以ADC碰到一個特別肥的妖姬就S在哪等死吧 能省個閃現就剩個閃現吧

現在AD就是提款機...[呲牙]


你不安分


ADC遭遇發育極端的妖姬,除了等死別無他途。

妖姬不同於其他刺客那般一套依賴技能的命中率,技能一旦丟空傷害銳減,妖姬具有刺客中最穩定的爆發輸出模式,其中經典QR二連是指向性連招,W過去任意QR銜接技能或普攻所帶來的傷害十分可觀,因此前期滾起絕大優勢的妖姬能殺到脆皮膽寒,甚至殺到對手只敢龜縮在泉水掛機。

有了優勢的妖姬殺脆皮如屠豬狗。不消技能全部命中,隨便放個技能觸發電刑對手就吃不消了。至於讓AD出一些防禦裝來抵禦妖姬的侵襲也不太現實,大概率也抵消不住妖姬的恐怖傷害,再者說前期AD能出什麼優質防禦裝,是秒錶還是綠叉?秒錶在某種意義上和等死沒啥區別,而前期出綠叉也不一定能從妖姬手中活下來,反倒是降低自身輸出,拖緩了成型節奏。

我個人看法必須有人限制妖姬的輸出環境才能遏制妖姬的屠殺節奏,縱觀聯盟保護型英雄,璐璐是個不錯的選擇,技能WER都能對妖姬造成威脅,並且可以誤導妖姬對AD斬殺線的判斷,如果自家隊友輔助操作犀利,外加控制繁多的話,那麼遊戲還有那麼點勝算,反之就別想那麼多了,默默15結束。


夢禪遊戲


治不了,等死吧,告辭三連!


當然是開玩笑的,說歸說,鬧歸鬧,別拿我ADC開玩笑。

讓我們先從妖姬剖析起,知己知彼才能百戰不殆,妖姬的爆發傷害源於什麼?


源於技能的多段傷害——Q技能在造成一定傷害的同時還能給目標施加一個持續3.5S的印記,印記可以被妖姬的任意傷害技能引爆並再次造成等額傷害;W的傷害最高且是兩段位移,能夠再次釋放返還初始位置;E命中敵人造成一定傷害,如果敵人1.5S後仍被束縛會造成二次傷害和禁錮效果;R技能則是複製任意一個基礎技能,效果不變傷害提升。

綜上,妖姬的傷害有一部分是延時性的,而這個延時性則提供了一定的操作和規避空間。

比如Q的印記不引爆的傷害就會降低一半,E技能的第二段不產生就會減少很多傷害,面對妖姬,規避傷害就是儘量減少能夠避免的傷害,將傷害最小化。


此外,我們拿小魚人和妖姬作為對比,魚人的Q和W是必中的傷害,這一部分的傷害是無法規避的,也只能承受下來,而E和R技能可以通過位移、閃現來規避;而妖姬呢,只有Q和R複製的Q是指向性技能,W的彈道太快只能通過閃現和位移來預判規避(一般情況下很難),E技能才是我們要走位扭開的關鍵。

說了妖姬本身,我們回到這個問題:ADC在面對一個很肥的妖姬時該如何應對?


ADC的特點是依賴裝備成型且身板脆弱,在無防禦裝的情況下坦克們的基礎傷害都足以灌死ADC。

而妖姬呢,身為出類拔萃的刺客,有著靈活位移、爆發傷害等多個優點,但她的身板也脆。

所以,在面對一個很肥的妖姬時,ADC應該想到的是增加抗性裝頂住妖姬一部分的必中傷害,且規避另一部分不穩定的傷害,這部分一般是最高的傷害比重,然後才是依靠輸出對妖姬造成威脅。

首先是抗性裝的選擇,對於ADC來說哪些魔抗裝可以選擇呢?

大飲魔刀是第一梯次,有著面板魔抗的加成,而且在承受一定的魔法傷害後還會提供魔法護盾,之後會觸發雙吸和攻擊力加成,對抗爆發類的妖姬極為適合;智慧末刃對於一般的ADC來說並不是最優解,它會降低ADC的輸出;水銀彎刀對抗妖姬的作用只在魔抗上,吸血屬性勉強能用。

更為推薦的事死亡之舞,改版後的死亡之舞有著抗性加成,而且能夠延時傷害,對抗爆發英雄適合;更直接一點可以走純防禦裝路線,振奮比適應性頭盔更好,提供的血量更多且增強回覆效果。另外,夜刃這件裝備可以抵消掉一個技能。


第二部分就是如何去規避不穩定的傷害,例如在被E命中後快速脫離避免造成二次傷害,或者直接走位扭掉E技能的命中。妖姬的W技能是可以被打斷的,如德萊文的E、小炮的R,但需要一定的預判能力,這個純看運氣。

最後則是如何依賴有限的輸出進行反打,妖姬本身也是很脆的,但因為多段位移的原因會極其靈活。

想要進行反打必須有著強控手段和足夠輸出,這部分ADC有以下幾個:艾希、韋魯斯、薇恩(釘牆),在強控打出來的幾秒內靠輸出灌死妖姬。

除了以上兩個無位移的ADC,在面對妖姬時不建議使用其他無位移AD,那都是給她送頭。在面對一個很肥的妖姬,ADC儘量和大家待在一起,依賴保護性的輔助,畢竟活著不好嗎?


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