以下是一个示例代码，用于在两个字符串之间找到子序列的迭代方法：

def find_subsequence(string1, string2):
    m = len(string1)
    n = len(string2)
    
    dp = [[0] * (n+1) for _ in range(m+1)]
    
    for i in range(1, m+1):
        for j in range(1, n+1):
            if string1[i-1] == string2[j-1]:
                dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1
            else:
                dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])
    
    # 构建子序列
    subsequence = ''
    i = m
    j = n
    while i > 0 and j > 0:
        if string1[i-1] == string2[j-1]:
            subsequence = string1[i-1] + subsequence
            i -= 1
            j -= 1
        elif dp[i-1][j] > dp[i][j-1]:
            i -= 1
        else:
            j -= 1
    
    return subsequence

# 示例用法
string1 = "abcdefg"
string2 = "bdfg"
result = find_subsequence(string1, string2)
print(result)  # 输出： "dfg"

这段代码使用了动态规划的思想，创建了一个二维数组dp来保存状态。dp[i][j]表示字符串string1的前i个字符和字符串string2的前j个字符之间的最长公共子序列的长度。

然后，通过两个嵌套的循环，遍历所有可能的子问题，根据当前字符是否相等来更新dp数组。

最后，根据dp数组的值，可以构建最长公共子序列。通过从右下角开始，按照dp数组的值进行回溯，如果当前字符相等，则将其添加到子序列中，然后向左上方移动。如果不相等，则根据dp数组的值选择向左方或上方移动。

最终返回的subsequence即为两个字符串之间的最长公共子序列。