给出一个队列和要查找的数值，找出数值在队列中的位置，队列位置从1开始 要求使用顺序索引查找算法，其中索引表查找和块内查找都采用不带哨兵、从头开始的顺序查找方法。

顺序索引查找算法的基本思路是将数据分块，每个块内的数据有序排列，再建立索引表，索引表中的元素是每个块内的最大值或最小值。通过对索引表的查找，可以快速定位到含有待查找元素的块，再在该块内进行顺序查找，找到目标元素的位置。

具体实现步骤如下：

1. 将队列分成若干个块，每个块内包含相同数量的元素，最后一个块可以不满。

2. 对于每个块，将其中的元素按照顺序排序。

3. 建立索引表，索引表中的元素是每个块内的最大值或最小值。

4. 在索引表中查找，找到目标元素所在的块。

5. 在该块内进行顺序查找，找到目标元素的位置。

具体代码实现如下：

def sequential_index_search(queue, target):
    block_size = int(len(queue) ** 0.5)  # 每个块的大小
    block_num = (len(queue) - 1) // block_size + 1  # 块的数量
    index_table = [0] * block_num  # 索引表

    # 将队列分成块，并对每个块内的元素排序
    for i in range(block_num):
        block = queue[i * block_size:(i + 1) * block_size]
        block.sort()
        index_table[i] = block[-1]  # 索引表中存储每个块内的最大值

    # 在索引表中查找
    block_index = -1
    for i in range(block_num):
        if target <= index_table[i]:
            block_index = i
            break

    # 在目标块内进行顺序查找
    if block_index == -1:
        return -1  # 目标元素不在队列中
    else:
        block = queue[block_index * block_size:(block_index + 1) * block_size]
        for i in range(len(block)):
            if block[i] == target:
                return block_index * block_size + i + 1  # 返回目标元素的位置
        return -1  # 目标元素不在队列中

该算法的时间复杂度为O(√n)，其中n为队列中元素的数量。需要注意的是，该算法需要额外的空间来存储索引表，空间复杂度为O(√n)。