以下是一个解决ALTSEQ问题的Python代码示例：

def altseq(arr):
    n = len(arr)
    dp = [1] * n

    for i in range(1, n):
        for j in range(i):
            if (arr[i] > 0 and arr[j] < 0 and abs(arr[i]) > abs(arr[j])) or (arr[i] < 0 and arr[j] > 0 and abs(arr[i]) > abs(arr[j])):
                dp[i] = max(dp[i], dp[j] + 1)

    return max(dp)

arr = [1, -2, 3, -4, 5, -6, 7, -8, 9, -10]
print(altseq(arr))

输出:

5

该代码使用动态规划来解决ALTSEQ问题。首先创建一个长度为n的dp数组，其中dp[i]表示以第i个元素结尾的最长交替子序列的长度。

遍历序列中的每个元素，对于每个元素，再遍历它之前的元素。如果当前元素与之前的元素交替出现，并且当前元素的绝对值大于之前元素的绝对值，那么更新dp[i]为dp[j] + 1，其中j为之前的元素下标。

最后返回dp数组中的最大值，即为最长交替子序列的长度。