陪伴许多80、90后十四年的《火影忍者》是日本热血动漫的经典之作，但它的评价如何呢？一言以蔽之：好坏参半。一部分观众认为它当之无愧的神作，但另一部分观众认为火影根本当不上神作称号，它硬伤严重，最多处于及格线上。
事实上《火影忍者》作为热血王道漫它的剧情设置和人物设定其实与同期的热血王道漫并无本质区别，是典型的男主和伙伴与亲人一起努力由弱变强的套路漫。但独特的战斗力系统是火影有别于同期其他王道漫的鲜明特色，这也成为了许多人记忆里不可割舍的一部分。
相信许多看过火影的孩子都有自己对着动画练习结印施放忍术的经历，也有被火影中鸣人的乐观和木叶村众人的羁绊感动的难忘时刻，但这恰恰也造成火影广受批评的主要原因。
《火影忍者》在动画中建立起了一套非常完整的战斗系统，也就是忍术系统。在此之前，日本忍术是一种隐秘的日本古武术，指使用暗器和伏击的一种战术。火影的把它加以改造、创新，创造出了火影中类型丰富、灵活强大的忍术。在施展忍术之前要先结印，无形中增加了忍术战斗的观赏性，也提升了文化内涵，展现出忍者战斗的复杂性和独特的文化魅力。
丰富不仅表现在忍术的种类上，还十分可观的数量上，这为漫长的连载长度提供了数不胜数的亮点。观众一边惊叹于熟悉的忍术所展现的强大战斗力，一边又被层出不穷的新忍术吸引。而对于观众来说，最有趣的莫过于盘点各式各样的忍术和对这些忍术的战斗力进行排序。
在盘点中又和新的观众群体相互吸引、融合，形成一个庞大的观众群体，增强了火影在动漫观众中的影响力，不少路人也受到感染，变成了火影的粉丝。
但是，火影独特的战斗系统也是它受到批评的一个重要原因。漫长的剧情和数量庞大的招式共同形成了火影的准入门槛，许多路人被拦在这高高的门槛之外，自然欣赏不到火影世界里的风景。
而在动画后期，它忠实的观众们也发现了火影战斗力排行相继出现混乱，连带剧情bug也是接二连三。而且，为了填补漫长剧情下消耗的灵感，火影不惜用重复极高的回忆和并不必要的解说来维持原有的动画长度。
观众原本就十分熟悉的忍术招式不得不被重复提及，新鲜感和耐心都被消磨殆尽。作为一个热血漫最重要的战斗系统和战斗节奏都出现了问题，自然避免不了观众的流失以及忠实粉丝的批评。
总而言之，《火影忍者》是一部由于独特战斗力系统受到广泛好评的动画。也许它的剧情和人物特征在热血王道动画里并不算独树一帜，但是它新奇的世界观和战斗力系统吸引了无数粉丝，也成为了一种文化现象。
但动画入门门槛过高，后期战斗力系统bug频出和重复的回忆引起了不少观众的不满，使得差评满天飞。
1、李洛克vs君麻吕，想知道李洛克vs君麻吕的更多攻略及相关信息吗？下面小编就给大家详细解答一下，想要了解的玩家过来强势围观吧！
2、火影忍者自从推出了手游之后，广大玩家是纷纷叫好。在游戏里面有很多角色都是大家耳目能熟的，比如说李洛克、s君麻吕，这两个角色的战斗也被列为十大经典战斗之一。那么火影忍者手游李洛克vs君麻吕到底哪个更厉害呢?下面来详细的分析一下。
3、李洛克在火影中的两次作战均为经典中的经典，对比中忍考试一战，楼主觉得还是与君麻吕一战更具有代表性，这场战斗也是AB突破战斗刻画的一次成功尝试，这场战斗描绘了一种成功的怪异体术，更成就了AB“动作拆分”之名。
4、李洛克vs君麻吕一战所使用的就是大家耳熟能详的著名武术“醉拳”，这种在各种电影中大放异彩的武术出现在漫画中更是让人惊喜不已，当然主要原因在于火影的战斗远远超出常识，醉拳这种现实中存在的武术的出现让人感觉无比惊艳，当然如果你觉得仅仅是露了一把脸那么你就错了(幽游白书中也有醉拳的出场)，小李的醉拳所展示的效果非常独到!在这一段不长的战斗中，你甚至能找到醉八仙的招式，比如“蓝采和——单提敬酒拦腰破曹国舅——仙人敬酒锁喉扣”等，这些招数以及AB自创的翻滚撞击等武术动作通过AB对于战斗绘制技巧的深入了解而展现在观众面前。
5、另外AB的“动作拆分”在此战中一战成名，这里要指出：“动作拆分”与“战斗拆分”并不是一样的概念，战斗拆分只是见招拆招，这种技巧在《龙珠》里面就有得体现;而“动作拆分”则将角色动作细节经过一一展现在观众面前，这需要漫画家对于战斗绘制技巧掌握的程度非常之高，因此漫画界很少出现这样的作品，小李君麻吕一战，成就AB“动作拆分“之名，此战因其武术上的成就成为十大经典第六。
6、火影忍者手游小李和君麻吕的战斗力谁更高?两个人的战斗是在搞笑吗?
7、答：小李比君麻吕弱非常多，要不是我爱罗来了，小李早被君麻吕秒了。
8、君麻吕相当于打了小李+我爱罗俩人，我爱罗还是险胜，最后是君自己病挂了。
9、如果没有我爱罗，小L被状态1君麻吕秒杀。如果没有小L拖君麻吕时间，我爱罗被君麻吕状态2秒杀。
10、李洛克vs君麻吕的战斗是很经典的，也是游戏里面最值得铭记的一刻。对于这两个角色到底谁强谁弱，通过上面详细的分析介绍相信大家其实都清楚了。君麻吕整体来说更为强大一些，如果是单打独斗的话，取胜的概率可能会更大一点。
