不用Trie，减少内存加快速度；优化代码细节

对于`get_DAG()`函数来说，用Trie数据结构，特别是在Python环境，内存使用量过大。经实验，可构造一个前缀集合解决问题。

该集合储存词语及其前缀，如`set(['数', '数据', '数据结', '数据结构'])`。在句子中按字正向查找词语，在前缀列表中就继续查找，直到不在前缀列表中或超出句子范围。大约比原词库增加40%词条。

该版本通过各项测试，与原版本分词结果相同。测试：一本5.7M的小说，用默认字典，64位Ubuntu，Python 2.7.6。
Trie：第一次加载2.8秒，缓存加载1.1秒；内存277.4MB，平均速率724kB/s
前缀字典：第一次加载2.1秒，缓存加载0.4秒；内存99.0MB，平均速率781kB/s

此方法解决纯Python中Trie空间效率低下的问题。

同时改善了一些代码的细节，遵循PEP8的格式，优化了几个逻辑判断。

加入了`__main__.py`，可直接使用`python -m jieba`进行分词。

若采纳，请适当修改版本号、修订历史、说明等。Python 3的适配稍后发布。