这种情况我碰到过好多次，主要是因为r-essentials的依赖树非常庞大，加上旧版Conda的依赖解析器效率低下，很容易陷入长时间的环境求解。下面是几个经过验证的解决方案，按优先级排序：

1. 升级Conda并启用Libmamba解析器 #

这是最有效的解决办法，新版Conda已经切换到了Libmamba作为默认解析器，它处理复杂依赖的速度比旧版快几个数量级：

• 先升级base环境的Conda：

  conda update -n base conda
  

• 确保启用Libmamba（如果你的Conda版本≥23.3.0，默认已经启用，否则手动设置）：

  conda config --set solver libmamba
  

之后再重新运行你的安装命令，应该会快很多。

2. 拆分安装任务，避免一次性处理大量依赖 #

不要同时安装r-base和r-essentials，分开执行可以减少解析器的负载：

• 先安装r-base：

  conda install -c r r-base
  

• 等安装完成后，再安装r-essentials：

  conda install -c r r-essentials
  

这样分步处理，解析器不需要一次性匹配两个大 package 的所有依赖，成功率会更高。

3. 清理并优化Conda Channel配置 #

过多或优先级混乱的Channel会让解析器花费大量时间在不同源之间匹配依赖，建议做以下调整：

• 查看当前的Channel列表：

  conda config --show channels
  

• 删除无关的Channel（比如一些你很久不用的第三方源）：

  conda config --remove channels <channel-name>
  

• 设置严格的Channel优先级，让Conda优先从官方R Channel和默认源获取包：

  conda config --add channels r
  conda config --add channels defaults
  conda config --set channel_priority strict
  

4. 更换国内镜像源加速（针对网络问题） #

如果你的网络访问官方源较慢，也会导致"Solving environment"耗时过长，建议换成国内的镜像源：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --set show_channel_urls yes

完成后清理缓存，再尝试安装：

conda clean -i

5. 用Mamba替代Conda进行安装 #

Mamba是Conda的替代工具，专门优化了依赖解析速度，适合处理复杂的包安装：

• 先在base环境安装Mamba：

  conda install mamba -n base -c conda-forge
  

• 然后用Mamba执行安装命令：

  mamba install -c r r-base r-essentials
  

Mamba的解析速度通常比旧版Conda快10倍以上，几乎不会出现长时间卡住的情况。

如果以上方法都不行，可以尝试加上-vvv参数查看详细的求解日志，定位具体的依赖冲突：

conda install -c r r-base r-essentials -vvv

从日志里你能看到解析器卡在了哪个依赖包上，针对性地调整安装策略。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Yannik