这里提供两种方法来实现这个算法：

方法1: 使用自然语言处理库（如spaCy或nltk）:

1. 导入相关的自然语言处理库，比如说 `import spacy`。
2. 加载一个模型，该模型能够识别文本中的不同类型的单词，例如 `nlp = spacy.load（'en_core_web_sm'）`。
3. 创建函数并使其接受一个字符串作为参数（待分析文本）。
4. 使用加载的模型来“解析”文本 `doc = nlp(text)`。
5. 定义一个变量，将其初始化为空列表用来存储名词 `nouns = []`。
6. 遍历 `doc`中的每个单词 `for token in doc:`。
7. 检查每个 `token` 是不是名词，如果是，将其添加到 `nouns` 列表中 `if token.pos_ == 'NOUN': nouns.append(token.text)`。
8. 在函数的末尾返回 `nouns`。
9. 调用该函数并传入待分析的文本即可。

方法2: 不使用自然语言处理库（仅对英文文本）:

1. 创建函数并使其接受一个字符串作为参数（待分析文本）。
2. 定义一个常见的名词后缀的列表，如 `noun_suffixes = ['tion', 'ment', 'ness', 'ity']`。
3. 初始化一个名词列表，用来存储最终结果 `nouns = []`。
4. 分离文本中的单词，可以通过 split() 方法来完成 `words = text.split()`。如果要考虑标点符号，可以使用正则表达式库 re 来实现切割。
5. 遍历每个单词 `for word in words:`。
6. 遍历每个名词后缀 `for suffix in noun_suffixes:`。
7. 如果单词以该后缀结
编写一个算法，分析给定的文本并提取其中所有的名词。