采用二分查找的方法实现查找 （1）定义顺序表的存储结构； （2）实现顺序表上二分查找； （3）理解二分查找中的判定树的概念和二分查找的平均查找长度。

采用二分查找算法在有序列表中查找特定元素的过程如下：

（1）定义顺序表的存储结构：
顺序表是一种线性的数据结构，每个元素都有一个确定的位置，通常通过数组实现。其存储结构包含两个部分：一是存储实际数据的数组，二是用于存储当前列表长度的变量。例如，在Python中，可以这样表示：

class SequentialList:
    def __init__(self):
        self.data = []
        self.length = 0

在插入和删除操作之后，需要更新`length`。

（2）实现顺序表上的二分查找：
二分查找首先假设目标值位于列表中间，然后比较它与目标值的大小。如果相等，则返回索引；如果不等，根据大小关系决定是在左半部分还是右半部分继续查找。这个过程递归地进行，直到找到目标值或者搜索范围为空为止。以下是基本的伪代码：

def binary_search(lst, target):
    low = 0
    high = len(lst) - 1
    
    while low <= high:
        mid = (low + high) // 2
        if lst[mid] == target:
            return mid
        elif lst[mid] < target:
            low = mid + 1
        else:
            high = mid - 1
            
    return -1  # 如果没找到，返回-1表示不存在

（3）理解二分查找中的判定树和平均查找长度：
判定树是一个可视化工具，它展示了每次比较如何将搜索范围缩小到一半。在二分查找过程中，每次比较都把搜索空间分为两半，就像一棵不断分支的树。每一层代表一次比较，叶子节点对应最终的查找结果。

平均查找长度（Average Case Time Complexity, AWC），也叫期望查找长度，是指对于均匀分布的数据，算法执行时间的平均值。对于二分查找来说，由于每次都减小一半的搜索范围，它的AWC是O(log n)，其中n是列表的长度。这意味着随着列表大小的增长，查找效率会非常快。然而，这基于前提条件是输入列表已经排序。