AI显示全部途径图通常涉及下面内容多少流程：

1. 途径规划算法：首先需要选择或实现壹个途径规划算法，如A*、Dijkstra、RRT等，用于计算从起点到终点的全部也许途径。

2. 数据结构：运用适当的数据结构来存储和表示途径，例如图（Graph）或树（Tree）。

3. 可视化工具：选择或开发壹个可视化工具来显示途径图。

下面内容一个简化的流程说明：

途径规划算法

• *A算法**：这一个常用的启发式搜索算法，它通过评估函数来评估途径的优劣。
• Dijkstra算法：适用于无权图，寻找最短途径。
• RRT（Rapidly-exploring Random Trees）：适用于高维空间和动态环境。

数据结构

• 图：每个节点代表壹个位置，每条边代表两个位置之间的途径。
• 树：每个节点代表壹个位置，父节点到子节点的途径代表一条途径。

可视化工具

• 图形库：运用如Python中的Matplotlib、PyQtGraph等库来绘制途径图。
• 在线工具：运用在线绘图工具，如Graphviz。

示例代码（Python）

下面内容一个运用A*算法和Matplotlib库显示途径图的简单示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 定义网格全球
grid_size = 10
grid = np.zeros((grid_size, grid_size))
# 定义起点和终点
start = (0, 0)
goal = (grid_size - 1, grid_size - 1)
# 运用A*算法找到途径
def a_star(grid, start, goal):
    # ...（实现A*算法）
# 绘制途径图
def plot_path(grid, path):
    plt.imshow(grid, cmap='gray')
    for x, y in path:
        plt.scatter(x, y, c='red')
    plt.show()
# 执行A*算法并绘制途径
path = a_star(grid, start, goal)
plot_path(grid, path)

这只一个简化的示例,实际应用中也许需要更复杂的算法和可视化诀窍。