def build_tree(records):
    """
    构建带层级属性的树形结构
    返回: 根节点字典 {id, name, children: [...], level}
    """
    nodes = {}
    root_candidates = set()  # 存储可能的根节点ID [2,7](@ref)
    
    # 创建所有节点（暂不设置level）
    for id_str, name, parent_id in records:
        try:
            node_id = int(id_str)
            parent_id_val = int(parent_id) if parent_id and str(parent_id).isdigit() else None
            
            nodes[node_id] = {
                'id': node_id,
                'label': name,
                'children': []  # level属性稍后通过递归设置
            }
            
            # 标记根节点候选（父节点不存在或无效）
            if parent_id_val is None or parent_id_val not in nodes:
                root_candidates.add(node_id)
        except (ValueError, TypeError):
            continue
    
    # 构建父子关系
    for id_str, _, parent_id in records:
        try:
            node_id = int(id_str)
            parent_id_val = int(parent_id) if parent_id and str(parent_id).isdigit() else None
        
            # 连接父子节点
            if parent_id_val in nodes and node_id in nodes:
                nodes[parent_id_val]['children'].append(nodes[node_id])
                # 从根候选移除（有父节点说明不是根）
                if node_id in root_candidates: 
                    root_candidates.remove(node_id)
        except (ValueError, TypeError):
            continue
    
    # ============ 新增核心逻辑：递归设置层级属性 ============
    def set_node_level(node, current_level):
        """递归设置节点层级属性（DFS深度优先遍历）[3,7](@ref)"""
        node['level'] = current_level  # 设置当前节点层级
        for child in node['children']:
            set_node_level(child, current_level + 1)  # 子节点层级+1
    
    # 为所有根节点设置层级
    for root_id in root_candidates:
        set_node_level(nodes[root_id], 0)  # 根节点层级从0开始
    
    # 返回第一个根节点（或None）
    return nodes[next(iter(root_candidates))] if root_candidates else None


def build_sub_tree(records, target_parent_id=None):
    """
    构建带层级属性的树形结构
    
    参数:
        records: 记录列表，格式为[(id_str, name, parent_id)]
        target_parent_id: 指定的一级标签ID（作为子树根节点）
    
    返回: 
        带level属性的子树或完整树结构
    """
    nodes = {}
    root_candidates = set()  # 存储可能的根节点ID
    
    # 创建所有节点（暂不设置level）
    for id_str, name, parent_id in records:
        try:
            node_id = int(id_str)
            parent_id_val = int(parent_id) if parent_id and str(parent_id).isdigit() else None
            
            nodes[node_id] = {
                'id': node_id,
                'label': name,
                'children': []  # level属性稍后通过递归设置
            }
            
            if parent_id_val is None or parent_id_val not in nodes:
                root_candidates.add(node_id)
        except (ValueError, TypeError):
            continue
    
    # 构建父子关系
    for id_str, _, parent_id in records:
        try:
            node_id = int(id_str)
            parent_id_val = int(parent_id) if parent_id and str(parent_id).isdigit() else None
        
            if parent_id_val in nodes and node_id in nodes:
                nodes[parent_id_val]['children'].append(nodes[node_id])
                if node_id in root_candidates: 
                    root_candidates.remove(node_id)
        except (ValueError, TypeError):
            continue
    
    # ============ 新增核心逻辑：递归设置层级属性 ============
    def set_node_level(node, current_level):
        """递归设置节点层级属性（DFS深度优先遍历）"""
        node['level'] = current_level  # 设置当前节点层级
        for child in node['children']:
            set_node_level(child, current_level + 1)  # 子节点层级+1[8](@ref)
    
    # 场景1：处理子树
    if target_parent_id is not None:
        target_id = int(target_parent_id)
        subtree_root = nodes.get(target_id)
        if subtree_root:
            set_node_level(subtree_root, 1)  # 子树根节点从0开始
        return subtree_root
    
    # 场景2/3：处理完整树或森林
    for root_id in root_candidates:
        set_node_level(nodes[root_id], 0)  # 每个根节点从0开始[7](@ref)
    
    return nodes[next(iter(root_candidates))] if root_candidates else nodes