给定一个包含正整数的 m×n 网格，（为降低难度m=5,n=3,存储在数组dist[5][3]中。）每次只能向下或者向右移动一步，定义路径长度是路径上经过的整数之和。请找出一条从左上角(位置为(0,0))到位置(k,l)的路径，使得路径长度最大。（注意，是求最长路径！！！）请补充以下代码：

可以使用动态规划来解决这个问题。用一个二维数组dp[i][j]表示从左上角到位置(i,j)的最长路径长度，转移方程为：dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) + dist[i][j]。其中，dp[i-1][j]表示从上面的位置(i-1,j)向下移动一步到达位置(i,j)，dp[i][j-1]表示从左边的位置(i,j-1)向右移动一步到达位置(i,j)，两者取最大值再加上当前位置的值dist[i][j]即可。

最后返回dp[k][l]即为最长路径长度。

以下是代码实现：

def maxPath(dist, k, l):
    m, n = len(dist), len(dist[0])
    dp = [[0] * n for _ in range(m)]
    dp[0][0] = dist[0][0]
    for i in range(1, m):
        dp[i][0] = dp[i-1][0] + dist[i][0]
    for j in range(1, n):
        dp[0][j] = dp[0][j-1] + dist[0][j]
    for i in range(1, m):
        for j in range(1, n):
            dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]) + dist[i][j]
    return dp[k][l]

例如，对于输入的dist数组为：

[[1, 2, 3],
 [4, 5, 6],
 [7, 8, 9],
 [10, 11, 12],
 [13, 14, 15]]

调用maxPath(dist, 3, 2)将返回最长路径长度为47。